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算法分析
7。我保留将这些数字统一修改5％的权利。我保留如果有证据表明学生复制而不是自己做家庭作业，则保留强调作业等级的权利。8。惊喜测验：学期将有两个惊喜测验。令人惊讶的是，我的意思是，在测验的前一天晚上，您将无法推断出测验将是第二天。9。课堂参与：参加课堂讨论和活动对于成功学习至关重要，应该反映您的阅读，分析和经验与该主题有关。为了帮助您查看阅读材料，我将在每次讲座后提供一些复习问题。这将涵盖当前讲座中讨论的材料，以及为您准备下一次讲座的材料。您应该准备在下一个讲座中回答这些问题。除此之外，我还将在课堂上问其他问题。您也应该随意提出有关您不了解的材料的问题，关于改善课堂上提出的想法的建议，并对课堂学习经验做出其他积极的贡献。所有这些都将计入课堂参与。10。订阅价值约为4或5个百分点的额外信用点（此选项仅适用于认识tex和Xfig的人，或者愿意让E效率学习它）。11。错过的考试政策：错过的考试将记录为零等级。12。13。•每个学生都必须写自己的代码和作业。我们将遵循有关未完成考试的大学规则（请参阅http://registrar.fsu.edu/dir class/fall/考试时间表。“ I”政策的等级：仅在以下特殊情况下将“ I”的等级分配：•最终考试因缺席而被公认的借口错过。在这种情况下，最终考试必须在接下来的两个学期的第一周内进行。•由于疾病的延长或其他特殊情况，并且有适当的文件，学生无法长期参加课堂。在这种情况下，必须进行安排，以弥补下学期结束前本课程的错过部分。学术荣誉守则：因为本课程的主要目标是教专业精神，因此任何学术不诚实都将被视为没有实现此目标的证据，并且将以获得F级F的基础（您必须在学生手册中阅读FSU学术荣誉守则并遵守它）。复制/修改他人的程序/代码将与在考试中复制相同。向其他团队的成员展示您的代码或作业，将其提供给他们，或者使他们可以访问（例如，通过使Files World-World-Roalable读取）是学术不诚实的。您有责任确保您的代码/文档/结果/家庭作业得到充分保护，而他人无法访问。将工作目录的权限更改为0700（CHMOD 0700 {Directory}）。•从教科书或Internet中咨询代码，以了解作业的特定方面。但是，复制整个代码或此类代码的大部分将被视为学术不诚实。如果您从这些来源借用代码的小部分，则必须在提交中确认这一点，此外，您必须清楚地理解并能够解释代码的工作原理。再次：在任何情况下都没有作弊的借口。在您考虑作弊之前见我。14。残障适应：如果您有身体，心理，医学或学习障碍，可能会影响您进行分配课程工作的能力，我会敦促您联系学生残疾中心的STA，并向教师带来一封信，以表明需要适应。学生残疾资源中心将审查您的疑虑，并与您一起确定哪些住宿是必要和适当的。所有残疾的信息和文档都是裁定的。可以通过（850）644-9566与他们联系。15。出勤政策：大学需要在所有课程中出勤，这对您的学习也很重要。出勤记录可以提供给要求它的院长。如果您的成绩仅低于Coto的较高成绩，那么您的出勤率将是我们考虑是否“碰到”您达到更高级别的因素之一。缺少三个或更少的讲座将被认为是良好的出席人数。在极少数情况下，例如医疗需求或陪审团责任，可以通过适当的文件来辩解。您应该在可能的情况下预先告知我，并提交我寻找的文档。您应该弥补由于缺勤而错过的任何材料。16。教学大纲变更政策：课程提纲是课程的指南，有可能带有高级通知。
量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
吃豆人的人工智能算法
印度安得拉邦。摘要：该项目是关于开发带有人工智能的吃豆人游戏。吃豆人游戏是一款非常具有挑战性的视频游戏，可用于进行人工智能研究。在这里，我们为吃豆人游戏实施各种人工智能算法的原因是，它有助于我们通过使用可视化来研究人工智能，通过可视化我们可以更有效地理解人工智能。主要目的是构建一个智能吃豆人代理，该代理可以通过迷宫找到最佳路径以找到特定目标，例如特定的食物位置，逃离鬼魂。为此，我们实施了人工智能搜索算法，例如深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索、均匀成本搜索。我们还实施了多代理，例如反射代理、极小最大代理、Alpha-beta 代理。通过这些多代理算法，我们可以让吃豆人根据其环境条件做出反应并逃离鬼魂以获得高分。我们还完成了上述人工智能算法的可视化部分，任何人都可以轻松学习和理解人工智能算法。为了实现算法的可视化，我们使用了 Python 库 matplotlib 和 NetworkX（用于绘制所探索状态的图形）。
