深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI丨数据工匠简报

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深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI

本文通过一种简单的 Catch 游戏介绍了深度强化学习的基本原理，并给出了完整的以 Keras 为前端的 TensorFlow 代码实现，是入门深度强化学习的不错选择。

去年，DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比分打败了世界围棋冠军李世乭。超过 2 亿的观众就这样看着强化学习（reinforce learning）走上了世界舞台。几年前，DeepMind 制作了一个可以玩 Atari 游戏的机器人，引发轩然大波。此后这个公司很快被谷歌收购。

很多研究者相信，强化学习是我们创造通用人工智能（Artificial General Intelligence）的最佳手段。这是一个令人兴奋的领域，有着许多未解决的挑战和巨大的潜能。

强化学习起初看似非常有挑战性，但其实要入门并不困难。在这篇文章中，我们将创造一个基于 Keras 的简单机器人，使它能玩 Catch 游戏。

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谈谈比特币分叉

今天说一个新概念，比特币分叉

什么是比特币分叉，我之前讲过，比特币的价值来自于共识，那么，比特币分叉，简单说就是共识分裂，为什么共识会分裂。

具体很多技术概念，不展开了，不只是怕你们不懂，实话实说，我也不是很懂，我就说咱们都能懂的。

比特币最开始的设计，本来区块大小是可以很大的，但为了防范某些攻击行为，就强行把区块大小限制为1M左右，但现在问题来了，比特币的市值越来越高，而比特币有一个特性，可以无限切割，一般货币最小单位是1分钱，比特币可以0.001，0.0001这样无限切割交易，所以，理论上，它的交易粒度是可以非常非常细碎的。那么现有的架构，其交易效率和支撑能力已经越来越无法满足比特币的蓬勃发展，所以，如果比特币市值继续提升，应用场景继续提升，现有的技术架构肯定是难堪重荷，想想当年谁能预料比特币这么值钱呢。

所以，做架构升级，实现系统的支撑性扩容，成为一项紧迫任务，也是所有相关币圈各种核心团队，包括矿池，包括核心开发团队，包括交易所，都非常关注的一个事情，于是他们坐在一起开了个闭门会议（是的，被你们猜对了，我并没有被邀请），讨论这个事情怎么办，然后几个主流矿池都签了协议，支持某个升级计划，按说，这事本身就是一个系统升级和扩容的话题，虽然技术可能有点深奥，但业务逻辑并不复杂。

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GitHub 上 10 月份最火的开源项目

今天我们将继续介绍 GitHub 上 10 月份最受欢迎的 10 个开源项目，本月榜单中，前端项目的占比相对大点，一起来看看这些项目中，你有在用或用过哪些呢？

1JavaScript 运行环境 Napa.js

Napa.js 是微软开源的一个基于 V8 的多线程 JavaScript 运行环境。它最初被设计用于在 Bing 中开发不影响性能的高度迭代服务， 随着发展，Napa.js 被发现在 CPU-bound 任务中能有效补充 Node.js ，具备在多个 V8 隔离中执行 JavaScript 并在它们之间进行通信的能力。 Napa.js 作为一个 Node.js 的模块公开，它也可以嵌入到没有 Node.js 依赖关系的主机进程中。

概括来讲，Node.js 是异步的，JS 代码执行和事件通知运行在一个线程中，JS 代码中的耗时操作会挤占事件轮询的 CPU 时间。Napa.js 的出现，很好的对这个缺陷进行了补充，将 JS 执行和事件轮询拆分到不同的线程中。

2开源操作系统 cosmos

使用 C# 开发基于.net framework 的开源操作系统.Cosmos 的源代码使用 C# 来编写，先把源代码编译成IL中间语言，然后再由专门针对该项目编写的编译器 IL2CPU 来把编译好的IL源代码转换成本地机器码

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