www.4688.com听说alphago又要挑衅sc2了?——我眼中的人为智能

运动端怎么着让页面强制横屏

求横屏展现,不可能竖屏。
有经历的您肯定知道,当用户竖屏打开时,提醒说你要把手机转过来是在是件很傻×的作业。这时如若用户没打开手机里的横屏格局,还要逼用户去开启。那时候用户已经不耐烦的把你的嬉戏关掉了。
那么现在的解决办法,就是在竖屏情势下,写一个横屏的div,然后把它转过来。

代码如下:

<body class="webpBack">
  <div id="print">
      <p>lol</p>  
   </div>
</body>

很简短对不对,最终的完美状态是,把lol分外和谐的横过来。
好了来探望区分横屏竖屏的css:

@media screen and (orientation: portrait) {
      html{
         width : 100% ;
         height : 100% ;
           padding: 0px;"> white ;
          overflow : hidden;
      }
      body{
          width : 100% ;
         height : 100% ;
          padding: 0px;"> red ;
          overflow : hidden;
      }
      #print{
         position : absolute ;
          padding: 0px;"> yellow ;
      }
} 
@media screen and (orientation: landscape) {
       html{
         width : 100% ;
         height : 100% ;
          padding: 0px;"> white ;
      } 
       body{
          width : 100% ;
         height : 100% ;
          padding: 0px;"> white ;
      }
           #print{
            position : absolute ;
            top : 0 ; 
            left : 0 ;
            width : 100% ;
            height : 100% ;
             padding: 0px;"> yellow ;
         }
}
#print p{
        margin: auto ;
        margin-top : 20px ;
        text-align: center;
      }

简言之,是要把print那几个div在竖屏形式下横过来,横屏状态下不变。所以在portrait下,没概念它的宽高。会透过下面的js来补。

  var width = document.documentElement.clientWidth;
  var height =  document.documentElement.clientHeight;
  if( width < height ){
      console.log(width + " " + height);
      $print =  $('#print');
      $print.width(height);
       $print.height(width);
      $print.css('top',  (height-width)/2 );
      $print.css('left',  0-(height-width)/2 );
      $print.css('transform' , 'rotate(90deg)');
       $print.css('transform-origin' , '50% 50%');
 }

在这里大家先得到了屏幕内可用区域的宽高,然后按照宽高的涉嫌来判定是横屏如故竖屏。假使是竖屏,就把print这多少个div的宽高设置下,对齐,然后旋转。
最后效果如下:

www.4688.com 1

竖屏

www.4688.com 2

横屏

终极,这么做带来的后果是,倘若用户手机的团团转屏幕按钮开着,那么当手机横过来未来,会招致一定的喜剧。解决办法如下:

 var evt = "onorientationchange" in window ? "orientationchange" : "resize";

    window.addEventListener(evt, function() {
        console.log(evt);
        var width = document.documentElement.clientWidth;
         var height =  document.documentElement.clientHeight;
          $print =  $('#print');
         if( width > height ){

            $print.width(width);
            $print.height(height);
            $print.css('top',  0 );
            $print.css('left',  0 );
            $print.css('transform' , 'none');
            $print.css('transform-origin' , '50% 50%');
         }
         else{
            $print.width(height);
            $print.height(width);
            $print.css('top',  (height-width)/2 );
            $print.css('left',  0-(height-width)/2 );
            $print.css('transform' , 'rotate(90deg)');
            $print.css('transform-origin' , '50% 50%');
         }

    }, false);

乱谈:

 

以前alphago举行的围棋竞赛至极激烈。

 

转眼自己的仇敌圈都爆了,因为同学以及有关标准的同室都在发这些,毕竟逼格一下就兴起了,我也如火如荼转发。各样角度,不同层次的两样深度的篇章也都扫了几眼。

 

碰巧写了有关算法的小说,所以自己对及时一篇关于算法的稿子还掌握的比较清楚,所以至于这几个事情,我想就“只尽管算法就决然说的了然”这一个意见再论证一下。下围棋一共六个事情,开首下棋,下子,游戏截止判胜负。判胜负有专业的平整,我不亮堂也不探究,可是毫无疑问有方法,凭自身的映像大概有谁的地盘儿大,什么人就赢,何人的气多什么人就发狠。那么每一步落子,都对应那步棋,可能在多大程度上导致获胜,能得到可能的多大一口气。所以每一步总结落子实际上是看这一步到底怎么才能更利于。所以问题转化到这一步落脚点到底在多大程度上相应好棋。最笨的办法就是遍历棋盘,不过还关系到下棋顺序,这样遍历下去。我真的不敢算。到底有多少种可能,我就领悟大,但是有多大,不知底。可是足以算,为了简单假如棋盘是10*10的,假诺(在西北方向的黑点出落子。就很不佳描述了)电脑要在(1,1)处落子,电脑要总结人在哪儿落子,剩下99种可能,再接下去又该处理器算剩下的98个地点,每个地点都要递归到最终,于是算出初阶在(1,1)处落子赢球的几率。然后从100个点位中选一个落子,接下去该人下,人下完,又要再算两回,剩下98个点位,哪个赢球的几率大。

 

这么下真的是可以。不过很慢假使没有时间限制,电脑赢得面儿很大。或者应当就是会赢吗。

 

不过如此算,这3个人就没必要花5年,还都是围棋爱好者了,这势必关联到算法调优,那么算,早就过期了,还比怎么样赛啊,所以,肯定是十分,首先要缩减遍历的点,他们利用的措施是让电脑多下几盘,下的多了,自然会蕴藏一些有利点,依照有利点,来计量赢棋概率。这么些可以储存数据库,让电脑再起来不用算太多,所以我想初始的时候,电脑更多的是行使套路来下棋,而不是测算【我猜的】。前边再具体算概率,前面用到的一个重要算法就是对此这一个题材的看法到底近似什么,当时这篇小说涉及到了两个场景,一个是接近于找钥匙,有许多把钥匙,只有一把能开锁,这就遍历每一把直到开锁。也就是找到最棒的百般落子点。还有一个场景是,类似于狗熊掰棒子,拿个儿最大的,既然时间少于。就不可以拿起各类棒子来相比较,可是足以先打眼瞅,瞅多少个看着大的(套路中的有利点们),然后把大的都拿过来,再挨个比哪个更大。有些太小的就根本不参与相比较。事实上下棋这多少个问题就是更接近前面这种境况的近乎。所以头一个算法就是拿眼瞅,这样基本需要调一些数据库,用事先加载的老路,看看历史上都往哪个地方下相比较靠谱。然后按照判胜负的艺术从有利点中总计获胜概率,时间到,就把总计得到的大捷概率最大的点,作为落子点。然后再一次那个进程。直到一方认输(弃赛视为认罪),或下完。

 

这算是跟领导的反馈,然后跟专业人员,研讨总结落点情势,判定情势等等。

【——以下相对胡掰了,,,轻喷。。。

何以说这些说了那样多,我认为如故有零星关系的。就是怎么总括一个落棋点优于此外一个落棋点。进一步就是怎么这样下棋好再进一步就是为啥这么下会赢,赢得规则到底是什么的。假设研究生们商讨了旷日持久,是经过投机的措施告诉总计机这样下是吻合规则的,如有一日,统计机可以告知自己,这就是这多少个事物的规则,我识别了那些规则,那么人工智能就进了一大步。注意不是人报告她的,是要他自己学出来这多少个规则,在下一步,就是人工智能可以自行制造规则。并基于已发出的业务,革新规则,起先想写是因为看到了机器人什么时候统治世界,所以想问题的措施就被局限在这些角度了。不过现在写来可能还要涉及更多的事物,比如人是怎么形成出来的。机器人咋样孕育生命。太多了,想不开了已经,依然从统治世界说起呢。倘使已经有人的留存了,然后因为私欲,这就关乎到生命了,私欲就是占有更多的资源,资源的收获。到时候可能真正要光靠太阳了呢,然后总计到阳光终会消亡,总结机,最先总结怎样找到下一个力所能及得出能量的地方,或者换一种汲取能量的艺术。

 

非凡,写不下去了,毕竟见识鄙陋。

 

人首先要看清这个题目,然后用代码敲出来。然后给予内核修改代码的能力,进行调优,或者根本就调不了优吧。归根结底仍然人做的,统计机始终依然个工具吧。

 

本身的视角是,机器统治世界至少要求她了解如何,不,这自然就很难描述,因为至少现在还尚无统一,太难了。那些题材讲述不了。

 

隐秘了,机器人或者说是人工智能要统治世界我觉得,呵呵哒。。。】

 

然后后天大飞兴奋地跟自身说,貌似alphago又要挑衅星际2,我说,这不白给电脑打。我已经在想这多少个事物了,首先从最早的war3。这么些时候打一个crazy太困难了,基本上都赢不了。后来日益地能打crazy了,然后知道crazy是双倍的资源。然后手速默认是正无穷。基本上其余种族都不管打,可是碰着了电脑的不死族,就很难打赢。后来付出了一套战术,或者说是发现了一个bug,需要选剑圣,然后一起头,等电脑练段,就去砍电脑农民,然则这种手法,也就打打电脑。人自然是会封家的。War3似乎已经被blizzard放任了,或者说是因为没利可图,就半途而废了,希望重制,或者war4.所以ai也就从不怎么立异,要不,铁定是不得已打的。我跟大飞说的就是,人家公司做那么些ai依然想着不要弄太难,如故放了水,让你过关的。不可能做出个游戏,好东西,全世界都过不了关,这游戏就失去了为人带来的这种成就感和荣耀感。

早在事先玩lol的时候,这时候电脑的难度还很bug。明明看到电脑有落单的英勇,就想去杀人。结果,电脑的援救真的是分分钟,基本上是打死了对面的1个人,换到我们这边的3个人牺牲的小团灭。

就此,那些时候我就在考虑无非是住户想要玩家的出席度,不做这种设定,要不然,根本没法玩儿。

关于人家想要怎么写那多少个算法,或许人家跟暴雪联合一下,然后做一套线上的挑战alphago也蛮有意思的,大家一道来找这套算法的bug。比如我就有记念在sc1里面,只要派一个老乡去焊对面的营地,对面的村民就会倾巢而出,经济没了,随便上一个机枪兵就赢了,这就是一个最简单易行的bug。

在我看来,电脑打人只是电脑不想打,ai做的不够好,人家假诺想做,手速正无穷,意识没的说。打卵蛋。。。

 

总括一下的话就是,人工智能要学会1、自己读书规则,2、自己创办规则,3、按照已知的事件改进规则。能不辱使命的话,我觉着统治世界就着力可以实现了。

 

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