本文实现了一个基于PyTorch的强化学习黑白棋游戏系统，主要包含以下改进： 框架迁移：将原TensorFlow实现重构为PyTorch版本，使用3层CNN+2层FC的网络结构处理8x8棋盘状态，输出64个位置的Q值。 环境适配： 自定义ReversiEnv环境类实现核心游戏逻辑 包含合法动作检测、棋子翻转、胜负判断等功能 无需Gym环境注册，直接实例化使用 智能体功能： 支持随机策略和Q学习策略

10 天里，我见了大厂的围墙，也见了开源的破局；见了商业博弈，也见了技术潮水。24 年前微软骂 Linux 是癌，24 年后说爱 Linux。历史总相似，站对边，从来都不晚。智谱这次开源的 AutoGLM，不是一时冲动的 “掀桌”，而是给行业递上了一把 “钥匙”——32 个月打磨的核心模型、Phone Use 能力框架、覆盖 50 + 高频中文 App 的可跑通 Demo，甚至包括 Android

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JavaScript: 负责网页的行为(动作)CSS : 负责网页的表现(样式)HTML: 负责网页的结构。

近年来，人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已广泛渗透至各个领域，推动行业的智能化转型升级。随着 AI 技术的迅猛发展，市场对 AI 专业人才的需求呈现出爆发式增长态势。据相关数据显示，自 2017 年国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，我国人工智能相关企业数量急剧增加，截至 2025 年，已突破 5000 家，这直接带动了人才需求的飙升。2024 年，中国受访企业

实战案例1：基于dify和deepseek构建AI聊天机器人 实战案例2：基于deepseek开发Al Agent实现自动写书信以及发送邮件

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