pandas 是基于NumPy 的一种工具， 名字很卡哇伊，来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。主要应用于处理大型数据集。数据处理速度算是最大的特色，剩下的就是个python版的excel了吧。API文档：http://pandas.pydata.org/panda..

Keras是一个高层神经网络API，由纯Python编写而成，至少依赖Tensorflow、Theano、CNTK一种神经网络框架，这里建议用Tensorflow。Keras的特性：1.简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）2.支持CNN和RNN，或二者的结合3.无缝CPU和GPU切换Keras的设计原则是1、用户友好：说白了就是傻瓜式开发，狗上狗也行。2、模块性：模

概念马尔可夫决策过程（MDP）是基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程。指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。即根据每个时刻观察到的状态，从可用的行动集合中选用一个行动作出决策，系统下一步（未来）的状态是随机的，并且其状态转移概率具有马尔可夫性。决策者根据新观察到的状态，再作新的决策，依此反复地进行。马尔可夫性是指一个随机过程未来发展的概率规律与观察之前

*文本为上一篇博客http://blog.csdn.net/sm9sun/article/details/77898734的部分追加优化上一篇博客已经实现了基本的出牌逻辑，大部分情况能够给出正确的策略选择，但经过了一些测试，仍发现了几个严重的问题：问题一：当手牌无闲牌时，偶尔会将完整的一组牌拆开打出。例如：二万、四万、七万、八万、三筒、五筒、一条、二条、三条、九条、九条可能会打

普通麻将的出牌AI如果不是要求特别高的话，其实蛮容易实现的，毕竟大多数人打牌都只是看自己的手牌。所以作为简易版的AI，出牌的策略只要奔着胡牌去就可以了。我们能想到的就是把相邻或相同的牌凑到一起，把单独的牌打出去。以这个思路打牌，就会慢慢接近听牌至最终的胡牌。我们简单举个例子，我们有1万2万，那么我们认为其打出去的优先级要高于单独的牌，因为其只需要1个三万就可以凑成一组了。这种思路实际很

最近在做一款叫做“卡五星”的三人麻将，来自湖北，麻将里只有筒和条（没有万）以及中发白这些牌。其他的特殊功能暂且不提，其中有一个需求是玩家听牌后需要将与胡牌有关系的牌显示出来给其他玩家看。举个例子，比如说我的手牌是1234677筒，此时我胡5筒（4,6），那么就要讲4筒,6筒显示出来。又比如7888筒（胡6,7,9筒），就要讲7888都显示出来。放组样例图：开始接到这

Tkinter模块("Tk 接口")是Python的标准Tk GUI工具包的接口.Tk和Tkinter可以在大多数的Unix平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统里.Tk8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中Tkinter包含了若干模块. Tk接口被封装在一个名为 _tkinter 二进制模块里( tkinter 的早期版本). 这个模块包

上一章我们定义了基本的数据结构，相信大家看到手牌类里面那么多出牌序列时一定会比较愤慨。。。其实一开始写的时候我也是觉得很脑残，不过后续开发证明了这样的结构还是可以的，因为只要我封装了一层数据转换，接下来所有的算法策略都只用到2个成员变量，状态数据及手牌数量。特别便于调试、管理。那么接下来就写出类成员函数的实现方法//手牌数据类class HandCardData{public:

Tkinter模块("Tk 接口")是Python的标准Tk GUI工具包的接口.Tk和Tkinter可以在大多数的Unix平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统里.Tk8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中Tkinter包含了若干模块. Tk接口被封装在一个名为 _tkinter 二进制模块里( tkinter 的早期版本). 这个模块包

deepseek相关的就不多说了，网上有都是营销号在吹。当前deepseek经常被国外恶意攻击，api不稳定。注意这两个选项，plan只会列出计划，而不会真的改代码，act会行动。roo code也可以用，属于轻便型的，功能没cline多。目前我使用的是硅基流动，也是满血deepseek-R1。之后ai会输出分析，并开始工作，具体生产过程见下面视频。配置api用deepseek可能会调用失败。输入