从半年前声称完成python入门以来，从来没有进行过非API调用的python实战，之前的BP神经网络python版也只是用了pybrain包提供的API而已。惊觉这样下去可能直到我把python语法忘干净都不敢说自己真的掌握了python，但是仍然无所事事拖到大概20天前，室友实验室发下任务要写个Java爬虫，我才决定同时写个python爬虫看看能不能体现下

    今天听了个讲座，是一位鹅厂智库，是个博士，讲的关于互联网、人工智能与大脑的一些遐想。简单地说，就是认为互联网与大脑在形式上已经很相似了，可以借鉴脑神经科学来发展互联网，也可以用互联网的发展来反观大脑得到脑科学方面的启发。讲座期间提了一下人工智能，尤其是人工神经网络和类脑对大脑的仿生。讲座上我对ANN和类脑的技术现状有了一些思考，对互联网与脑神经科学的联系也有了

    之前的中国象棋初版重在实现，老实说不论是时空效率还是健壮性都不太拿得出手，于是导师要求继续优化改进。考虑和调查过后，时间效率上可以借助之前设想的并行计算得到小幅优化，此外使用类似bool数组的手段也可以在走法生成器中小幅优化边界判断过程，最重要的时间效率优化手段是把博弈机改造成查表器，即以查表为主博弈为辅改变重心。以上都是时间效率优化，这篇文中暂且不展开，我的

    上一篇简略做了棋牌游戏人机博弈的概念铺垫，这一篇文就来贴一下我的初版实现。精力受限，没有像许多前辈那样把Maxmin系的搜索算法（Maxmin、AlphaBeta、Fail-Soft-AlphaBeta、Aspiration、PVS、MTD(f)）全部实现一遍。刚开始我甚至只打算实现一个MTD(f)的搜索核心，因为毕竟最晚出现的算法通常一定程度上是以往算法的集

    组里布置任务，要编个中国象棋人机博弈程序练练手，写这篇文时游戏初版已经完成了。开工前导师给了些相关资料，我自己又稍微做了些调查，这篇文就先来对人机博弈，尤其是棋牌游戏的人机博弈思路做一些概念上的科普铺垫。做好了概念铺垫，下一篇再挑重点简单讲解下我的中国象棋游戏实现情况。

    学校的有线网络客户端是DrCom，Windows下停掉热点分享服务和代理后跑的很顺利。可是切到我常用的Ubuntu下时客户端却跑不起来。从终端用命令运行客户端时发现有依赖文件缺失，借着这个契机，我认识了Ubuntu（Debian）下解决依赖问题的利器——apt-file。

    今天被说C++出身的猿不会多线程跟不会C++有什么分别，于是放下刚到手的Go和R的书，痛定思痛准备来给自己补补课。

    Linux下想要给局域网的其他终端共享文件大家一般会怎么做？是开个Nginx服务器或者Apache服务器？还是装个开源的FTP软件？其实还有更便捷的原生办法。

    上一篇文用C++手写了BP神经网络，事实上，生产环境中已经很少有人再亲自写神经网络了，已经出现了很多成熟的机器学习开源库。我安装了C++的shark库和python的pybrain库，在研究shark库的文档时发现shark库封装度太低了，用起来很麻烦，遂弃。虽然放弃C++的高效库很遗憾，但是后来发现pybrain库真是非常友好非常方便，于是分别写了分类器和函

    之前说了组里的任务是手写BP神经网络，上一篇文总结了一下BP神经网络的概念，老实说，总结概念前的一个C++实现版本在总结概念之后重新审视时觉得实在是惨不忍睹，于是今晚回炉重写了。这篇文就来挂我的BP神经网络C++实现。