C++ Builder、五子棋算法下载

weixin_39821260 2019-10-25 12:00:16

关键是让计算机识别当前棋盘上重要的点，对于期盼上的每一个可下点（即未有棋子），计算它在四个方的权值，权值最大的点即为落棋点，四个方向分别为(水平、垂直，45度，135度)。对于任一个空点，计算它在四个方向的连续相同的棋子个数，最后计算在相应方向上空的个数，然后运用上面布局权值法求出每个方向的权值的累加和，即为该点的权值。
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27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1)

内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。

2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。

内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。

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