娶了小老婆Aprilia的Python工程師

Python菜鳥第三課-升冪降冪,商數餘數

想靠Python轉換跑道嗎?免驚!沒有你想的那麼難!動動手馬上學會第三課-升冪降冪,商數餘數.

升冪降冪

Python的計算功能除了加，減，乘和除等四則運算之外，還支援升冪、降冪的運算，使用兩個星號「**」即可進行冪運算。下例即是進行 2 的五次方與 9 的 1/2 次方運算。

>>> 2**5
32
>>> 9 ** (1/2)
3.0

商數與餘數的運算

Python中進行除法運算時，對於有小數點的場合時（例如 1 除以 3 得到的答案會是 0.3333333333⋯⋯），有時候我們就會需要忽略小數點後的所有數字。此時可以使用 Floor Division (地板除法) 來得到只有整數的商數。
Floor Division (地板除法) 在Python 以兩個斜槓「//」表示：

>>> 20 // 6
3

呈上例，我們想要得到整除後的餘數，就使用百分比符號「%」做為運算子：

>>> 20 // 6
2

運算子「%」與「//」可綜合活用，如下例：

>>> 7%(5 // 2)
1

參考連結:

Python菜鳥第一課-加減乘除四則運算

Python菜鳥第二課-浮點數介紹

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Python菜鳥第二課-浮點數介紹

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首先,什麼是浮點數呢?浮點數在 Python 中用於表示非整數的數字。例如 0.5、-7.8237591。在 Python 程式中可以通過輸入帶小數點的數字、或是使用除法運算，除去整數的方式得到浮點數。其數字末尾多餘的零會自動被刪除。

>>> 3/4
0.75
>>> 9.8765000
9.8765

在 Python中，任意兩個整數相除會產生一個浮點數。藉由兩個浮點數、或一個浮點數和一個整數進行運算後，其產生的答案也會是一個浮點數。

>>> 4 / 2
2.0
>>> 7 * 7.0
49.0
>>> 9 + 1.65
10.65

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Python菜鳥第一課-加減乘除四則運算

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把Python當小算盤，做出基本四則運算

Python這個語言程式具有執行數字計算的能力。我們現在練習在Python輸入一個計算公式後，Python將輸出（output）答案：

>>> 1 + 1
2
>>> 2 + 4 - 3
3

Python還執行乘法和除法，使用星號表示乘法，使用斜杠表示除法，Python 計算的順序符合數學四則運算規則：「先乘除，後加減」，括號先算。

>>> 2 * (3 + 4)
14
>>> 10 / 2
5.0

Python 的除法使用單斜杠「/」符號，答案會產生十進制數（在程式設計中稱為「浮點數」）。
Python 也可對負數進行四則運算：

>>> ( - 5 - 1) * 3
-18

另外，在 Python 中除以零，會產生錯誤。因為無法計算出答案

>>> 11 / 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero

在Python中，錯誤訊息的最後一行指出錯誤的類型。工程師需要仔細閱讀錯誤消息，因為它們經常告訴您如何修復.

參考連結:

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初心者Python小遊戲教學：一、尋找「水仙花數」

水仙花數是指一個3 位數，它的每個位上的數字的3次冪之和等於它本身(例如：1^3 + 5^3+ 3^3 = 153)。這裡有一款已製作完成的一個Python小遊戲，現在請玩家找出100-1000之間的水仙花數：

for i in range(100,1000):

first = int(i / 100)

second = int((i % 100) / 10)

third = int((i % 100) % 10 )

sum = first **3 + second **3 + third **3 if sum == i:

print(str(sum)+" "+"是水仙花数")

初心者Python小遊戲教學：二、尋找「完美數字」

完美數——如果一個數恰好等於它的因子之和，各個小於它的約數(真約數,列出某數的約數，去掉該數本身，剩下的就是它的真約數)的和等於它本身的自然數叫做完全數。例如：第一個完全數是6，它有約數1、2、3、6，除去它本身6外，其餘3個數相加，1+2+3=6。
問題：請找出0-1000之間的完美數。

for i in range(0,1000):

sum = 0 for j in range(1,i):

if i != j and i % j == 0:

sum += j if(sum == i):

print(sum)

參考連結:

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在上篇文章我們提到Engineer.ai 利用工程師詐騙金錢一事,其真相被《華爾街日報》踢爆之前，Engineer.ai 還在自家網站的部落格上說：他們的 AI人工智慧能構建一個 App 的 60% 的部分之後，其餘由人類完成。但「具體細節涉及商業秘密，拒絕詳細說明」。
日前華爾街日報以及這家公司的多位離職與現役員工揭穿了 Engineer.ai 的假面具：這家公司根本不用 AI 人工智慧來寫程式，而是僱用了很多真人印度工程師完成大部分的工作。今年 2 月 Engineer.ai 還遭到起訴：誇大了自身 AI 的實力以騙取投資。而這位起訴者就是該公司的前任商務總監 Robert Holdheim。他說：Engineer.ai 創辦人 Duggal 曾經告訴投資人，Engineer.ai 已經完成了 80% 的 AI 工具開發，實際上幾乎就還沒開始。
人工智慧的幌子實在是吸引人，然而「以 AI 為名，人工為實」的企業其實不只有 Engineer.ai，今年 3 月，風投公司 MMC 發佈報告表示：歐洲有 40% 左右的新創公司都是假 AI 公司！
今年 5 月紐約時報也報導：Google 能夠自動打電話、還被稱讚通過圖靈測試的 AI「Duplex」，背後其實有真人在偽裝。使用 Duplex 預訂餐廳成功的 4 次經驗中，就有 3 次是透過 Duplix 背後的真人在「扮演」 AI

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為何我們會想寫這篇文章?
曾獲得歐洲最大A輪融資之一的企業 Engineer.ai 宣稱使用高超的人工智慧來開發App，日前被華爾街日報踢爆：投資人與客戶所驚嘆的 AI 工程師，其實不是人工智慧，而是印度的真人工程師冒充的。

AI人工智慧即將成為產業主流已是不可逆之事實，與因此有不少專家預言未來眾多職業-包含醫師、律師等高階白領職業，都可能被人工智慧取代。現今這個預言雖然尚未實現，國外卻有公司反其道而行，使用真人工程師來冒充 AI 幫客戶開發 App，甚至一度讓軟體銀行旗下的 Deepcore、蘇黎世的風投公司 Lakestar 和新加坡的 Jungle Ventures 等投資方以為該公司有高超的 AI 技術，而在 2018 年騙得了 2950 萬美元（約 8.85 億台幣）的 A 輪投資，為當時歐洲數額最大的 A 輪融資之一。這間偽 AI 公司就是總部設在美國洛杉磯和英國倫敦的 Engineer.ai，一直以來都對外宣稱：大幅度的使用 AI 技術在實現了自動化的 App 開發。
成立於 2016 年的 Engineer.ai，聲稱要打造一個結合 AI 設計師和開發者團隊的平台，可依照客戶的想法客製化數位產品。2017 年更推出首款 AI 平台產品「Buider V1」。官方更宣稱：使用這款 Builder，你只要有想法，且不需具備任何技術，借助內置的人類輔助 AI Natasha，就能從零開始完成 80% 的 App 的自動化開發，速度是現在開發流程的 2 倍，成本只需 1/3。簡單來說，就是他們一個叫做 Natasha 的 AI 可以幫你寫程式，當然還是有一點點的人類輔助，可是至少可以完成 80%。
這個打著「人工智慧」為幌子的噱頭的吸引力太大，馬上引起不少風投機構的興趣。2018 年 11 月，Engineer.ai 籌集了 2950 萬美元（約 8.85 億台幣）的 A 輪投資，是為當年歐洲數額最大的 A 輪融資之一。投資方包含蘇黎世的風投公司 Lakestar 、新加坡的 Jungle Ventures、還有孫正義創辦的軟體銀行旗下的 DeepCore。

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為何我們會想寫這篇文章?
讀者看到了這篇文章：AI人工智慧又贏了!微軟Suphx突破日本麻將最高紀錄,打敗人類頂尖玩家時，可能會立即聯想到 Google 開發的圍棋人工智慧 Alpha Go 於兩年前以近乎完美姿態打敗人類選手李世乭和柯潔的新聞。根據微軟所說：研發麻將 AI 人工智慧的技術門檻可說是比研發圍棋、德州撲克等棋牌、博弈類的遊戲難多了！是真的嗎？這篇取材自微軟亞洲研究院的新聞稿，解釋為何同樣是人工智慧，為何研發 AI 麻將技術門檻就是比 Alpha Go 等棋類 AI 高的還多！

「全新機制、教練先知、全面預測」對付麻將AI研發瓶頸

全新機制應對「巨大的狀態空間」

換句話說，就是研究團隊為了應對「巨大的狀態空間」，引入了全新的機制：對探索過程的多樣性，進行動態調控，讓 Suphx 可以比傳統算法，更加充分地試探牌局狀態的多種可能。另一方面，一旦某一輪的底牌給定，其狀態子空間會大幅縮小；所以研究團隊讓Suphx 在推理階段根據本輪的牌局，來動態調整策略，對縮小了的狀態子空間進行更有針對性的探索，從而更好地根據本輪牌局的演進做出自適應的決策。

「先知教練技術」應對「非完美資訊」

其次，針對「非完美訊息」博弈的挑戰，Suphx 創新性地嘗試了先知教練技術來提升強化學習的效果。其基本思想是在自我博弈的訓練階段，利用不可見的一些隱藏訊息，來引導 AI人工智慧模型的訓練方向，使其學習路徑更加清晰、更加接近完美資訊意義下的最佳路徑，從而倒逼 AI 模型更加深入地理解可見信息，從中找到有效的決策依據。

「全盤預測技術」理解「復雜的獎勵機制」

另外，對於麻將復雜的牌面表達和計分機制，研究團隊還利用全盤預測技術搭建起每輪比賽和8輪過後的終盤結果之間的橋樑。這個預測器通過精巧的設計，可以理解每輪比賽對終盤的不同貢獻，從而將終盤的獎勵信號合理地分配回每一輪比賽之中，以便對自我博弈的過程進行更加直接而有效的指導，並使得Suphx可以學會一些具有大局觀的高級技巧。
得益於以上新技術和其他方面的創新，自今年 3 月進入天鳳平台以來，Suphx 在與人類玩家的對局中，學得非常快。目前，在平衡攻擊和防禦方面，Suphx 表現出了比許多頂尖人類玩家更明智的策略，能夠戰略性地完成短期損失與長期收益之間的權衡，並根據已有的模糊信息進行快速決策。
Suphx 一直在不斷學習與進步，研究團隊也一直在對 Suphx 背後核心算法的價值進行評估、反思和重複回饋過程，從而實現進一步的改進和提升。劉鐵岩表示「雖然 Suphx 根據麻將的獨特挑戰，進行了針對性的設計，也取得了不錯的戰績，但我們的創新從未停止。我們期待在不久的將來發明出更新穎、更強大的AI人工智慧技術，使得Suphx 的能力有更大幅度的提升。縱觀歷史、遊戲AI人工智慧的進化始終與AI人工智慧研究進展相生相伴，很多關於人工智能的研究都起源於研究如何構建能夠完成遊戲的智能體。我們希望通過對 Suphx 的研究來探索及擴展已有AI人工智慧技術的邊界，不斷推動人工智慧領域的進步。」

參考連結:

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人工智慧微軟Suphx狂電知名雀士(3)贏得天鳳最高段

人工智慧微軟Suphx狂電知名雀士(4)日麻將高手認輸

還在為誰來演出電影主角而煩惱嗎?交給人工智慧就對了!!

Python,Java程式名稱由來你知道嗎?

人工智慧用途多,連資源回收都能輕鬆幫你搞定!!

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