论机器学习技术在超级玛丽自动化中的应用（需要科学上网）。视频里那牛叉的意识，销魂的走位，你能区分玩家是人还是电脑么？如果你是一位老师，这篇“训练机器自动打怪”的论文应该是你教学生学习写论文的范文：它有一个明确、强烈而有趣的动机，有目标函数的定义，有硬件介绍，有代码实现，有不断的困难和意外（超级玛丽走到死角就不知道该怎么办了），最后算法还可以扩展到其它游戏上（从超级玛丽到吃豆人、俄罗斯方块等），其逆天程度已经不是人类语言能形容了，想想我们折腾的那点儿所谓的训练机器学习，算个毛线啊。
专访纽约时报的图形编辑Amanda Cox：可视化过程中那些“啊哈”的时刻。
32张纸牌分为5堆，每次挑一堆牌多的往一堆牌少的里面增加牌直到这堆牌数目加倍，问有没有可能经过若干次移动之后5个牌堆回到当初的数量状态？西安·罗伯特又贪玩了。
塞翁失马焉知非福，这句话我们都非常熟悉，不过从一个老外嘴里讲出来还是有些新鲜感的。两点启示：（1）我们不要低估随机项的力量（2）即使你的申请被拒，也不要轻易放弃抗争，申请真的是一个高度随机的过程，噪声非常大
敬告各位友媒，如需转载，请与统计之都小编联系（直接留言或发至邮箱：editor@cos.name），获准转载的请在显著位置注明作者和出处（转载自：统计之都），并在文章结尾处附上统计之都微信二维码。
发表/查看评论