《极氪面经》专题

我正在尝试用Alpha-beta剪枝来实现Minimax，这是一款3D Tic-Tac-Toe游戏。然而，该算法似乎选择了次优路径。 例如，你可以通过直接跑过立方体的中间或穿过单板来赢得比赛。人工智能似乎选择了下一轮最佳的细胞，而不是当前一轮。 我尝试过重新创建并使用我返回的启发式算法，但没有取得多大进展。不管是哪一层，它似乎都有同样的问题。 代码在这里。 相关部分是和（以及'2'变体，这些只是我

▲BIOS是什么? 所谓 BIOS，实际上就是微机的基本输入输出系统(Basic Input System),其内容集成在微机主板上的一个ROM芯片上，主要保存着有关微机系统最重要的基本输入输出程序,系统信息设置,开机上电自检程序和系统启动自举程序等。 ▲BIOS的功能 BIOS ROM 芯片不但可以在主板上看到，而且BIOS管理功能如何在很大程度上决定了主板性能是否优越。BIOS管理功能包括：

我正在努力编写一本嵌套非常多的词典。只有当字典中有“name”：“bingo”时，我才需要获取字典的“main_id”。 我有解决办法，但在我看来是相当丑陋的。 我想知道： 有更好更干净的方法来实现它（总是；）

我想让散点“紧密”，即没有松弛，两边没有数据。当我从ploly的留档运行代码时，没有松弛（相同的笔记本，相同的内核）。 我将不胜感激任何建议。

目标 在这一章中， 我们将学习多视图几何的基础知识。 我们将看到什么是极点，极线，极线约束等。 基本概念 当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们会丢失一个重要的信息，即图像的深度。或者从相机的图像中的每个点有多远，因为它是3D到2D的转换。所以使用这些摄像头是否能找到深度信息是一个重要的问题。一个解决方案是使用多个相机。我们的眼睛以类似的方式使用两个相机（两只眼睛），这就是所谓的立体视觉。那么让我们来

极地面积图类似于饼图，但每个线段具有相同的角度 - 线段的半径因值而异。 当我们想要显示类似于饼图的比较数据，同时也要显示上下文的值的范围时通常使用这种类型的图表。 new Chart(document.getElementById("chartjs-5"),{"type":"polarArea","data":{"labels":["Red","Green","Yellow","Grey","B

一、jfinal 3.0 之前版本的升级 jfinal 3.0 是大版本升级，此前版本升到 jfinal 3.0 请移步 14.2、14.3、14.4、14.5 小节，这几个小节中的内容极少，升级很方便。 二、jfinal 3.0 之后版本的升级 1、升级到 3.1 无需修改，平滑升级 2、升级到 3.2 IStringSource 更名为 ISource 按照 14.2 小节 升级 Ret 3、

Kotlin是JetBrains团队开发的一门现代的、注重工程实用性的静态类型编程语，JetBrains团队以开发了世界上最好用的IDE而著称。

hyperf/database 功能十分强大，但也不可否认效率上确实些许不足。这里提供一个极简的 hyperf/db 组件，支持 PDO 和 Swoole Mysql。 安装 composer require hyperf/db 发布组件配置 该组件的配置文件位于 config/autoload/db.php，如果文件不存在，可通过下面的命令来将配置文件发布到骨架去： php bin/hyper

1. 概述 2. 部署单机 TC Server 3. 部署集群 TC Server 4. 接入 Java 应用 1. 概述 Seata 是阿里开源的一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 1.1 四种事务模式 Seata 目标打造一站式的分布事务的解决方案，最终会提供四种事务模式： AT 模式：参见《Seata AT 模式》文档 TCC 模式：参见《Seata

为了更好理解Hooks原理，这一节我们遵循React的运行流程，实现一个不到100行代码的极简useState Hook。建议对照着代码来看本节内容。 工作原理 对于useState Hook，考虑如下例子： function App() { const [num, updateNum] = useState(0); return <p onClick={() => updateNum(

目标 在本节中 我们将学习多视图几何的基础知识 我们将了解什么是极点，极线，极线约束等。 基础概念 当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们失去了重要信息，即图像深度。 或者图像中的每个点距相机多远，因为它是3D到2D转换。 因此，是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题。 答案是使用不止一台摄像机。 在使用两台摄像机（两只眼睛）的情况下，我们的眼睛工作方式相似，这称为立体视觉。 因此，让我们

极速连连看是一个具备很多特色的小益智游戏，除了常见的连连看功能之外，还有以下特色： 1.共有 普通模式、挑战模式、联系模式三种模式 2.每一关图案摆放造型都不同，类似QQ游戏那种，但背景音乐各不相同 3.独创“上帝之手”解决死局问题 4.英雄榜记录 5.丰富的背景音乐等

我在做什么：我正在用C编写一个象棋引擎。我最近更新了我的引擎的minimax搜索算法，该算法使用alpha-beta修剪来利用迭代深化，以便在时间限制下运行。这是它的外观： 我的问题：这个实现的问题是，当搜索任何大于1的深度时，它将在搜索所需深度之前搜索所有之前的深度。也就是说，此迭代深化搜索首先搜索深度为1的所有移动。然后，它将再次搜索深度1，然后再搜索深度2，而不是在下一次搜索时选择深度2。然

我最近实现了极小极大和阿尔法贝塔修剪算法，我100%确定（自动分级器）我正确地实现了它们。但是当我执行我的程序时，它们的行为不同。我99%确定极小极大和阿尔法贝塔的结束状态应该是相同的。我说得对吗？它们在实现结果的路径上会有所不同吗？因为我们忽略了min将选择的一些值，而max不会选择这些值，反之亦然。