- 当“治感系数”进入社区:基层治理的温度与精度张阿姨发现,最近小区门口多了一块电子显示屏,上面滚动显示着本月社区“治感系数”:绿色笑脸,评分优。起初,她并不明白“治感系数”是什么。后来,社区网格员上门解释:治感系数是衡量一个社区“安全感”的新标准,分数越低越好。它综合了居民安全感问卷、治安警情数据、矛盾化解率等多个指标。张阿姨所在社区把治感系数纳入网格员考核后,变化悄然发生:网格员每天定点巡查,主动上门了解独居老人的安全需求;小区出入口增设了智能门禁;邻里矛盾及时调解,不再“小事拖成大事”。三个月后,社区治感系数从原来的“黄色预警”降到了“绿色优良”,居民的满意度也显著提升。“以前总觉得治安是公安的事,现在发现,治感系数把我们每个人的感受都算进去了。”张阿姨说。或许,这就是基层治理的进化方向:用数据感知温度,用指标检验效果。0 赞 · 3 评论
- 前段时间独立完成了一个五子棋AI项目,代码完全手写,没有借助AI生成工具。目前已经在GitHub开源,在线版本可以直接试玩。
项目特点:
· 核心算法:Minimax + Alpha-Beta剪枝 + 迭代加深
· 搜索深度:最高14层(满血版)
· 难度分级:简单 / 中等 / 困难 / 万层地狱(推荐万层地狱,其他模式我做得还不是很好,因为目前我只专注万层地狱)
· 段位系统:8个段位,积分永久保存
· 代码规模:约 5000行,单HTML文件,零依赖
在线试玩:kevin2014123.github.io
GitHub仓库:github.com
一些数据:
· GitHub已有100+次克隆
· 项目采用GPL-3.0许可证
下一步计划:
优化启发式评估函数,增加开局库,可能尝试接入简单的神经网络。
欢迎试玩、反馈、Fork。如果觉得项目有价值,希望能点一个⭐Star,这是对独立开发者最大的鼓励。
感谢阅读。
#AI 编程#4 赞 · 31 评论 - 五子棋AI 14.0 Ultra 发布:全面修复bug,AI难度再升级,人类胜率逼近极限
距离上一版本发布已经有一段时间了。这段时间里,我收到了大量来自技术社区的真实反馈,也通过反分析实时日志等方式,定位并修复了无数个隐藏的bug。
今天,五子棋AI 14.0 Ultra 正式发布。
更新亮点
1. 全面修复bug
· 修复了评估函数中某些棋型识别错误的问题(尤其是眠三和活三的误判)
· 修复了万层地狱模式下偶尔出现的搜索深度不稳定问题
· 修复了悔棋计数器在极端情况下的显示错误
· 修复了段位积分在特定浏览器中无法保存的bug
· ……以及大量其他细节优化(不一一列举了)
2. AI难度全面升级
· 简单模式:提升不大
· 中等模式:提升不大
· 困难模式:提升不大
· 万层地狱(正常版):12层搜索 + 5秒时限,现在更难缠了
· 万层地狱(满血版):14层搜索 + 8秒时限 + 预判对手未来3步
3. 为什么叫“Ultra”?
因为这次更新不是小修小补,而是从底层逻辑到上层体验的全面进化。我用工具逐行分析了自己的代码,甚至模拟了上千局对局来验证AI的每一个决策节点。最终,AI的强度提升了一个台阶。
测试数据(内部200局,人类 vs 满血版)
注:是没有悔棋的结果,悔棋赢了的结果不算。
· 人类胜率:0%(是的,一局都没赢)
· AI平均思考时间:4.2秒/步
· 最高搜索深度:14层
· 最精彩的一局:AI在第87手以“四三三”绝杀
在线试玩 & 开源地址
· 在线挑战:kevin2014123.github.io
· GitHub仓库:github.com
求Star
如果你体验后觉得这个AI有点意思,请去GitHub点一个⭐Star。
你的每一个Star,都是我继续优化的动力。
未来计划
· 加入开局库(让AI早期不再随意落子)
· 实现置换表(加速重复局面评估)
· 探索轻量级神经网络评估函数
---
注:本次更新所有代码均为手动修改,未使用任何AI生成工具。
欢迎挑战,欢迎反馈,欢迎Fork。
14.0 Ultra,等你来战。6 赞 · 18 评论