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在寫《The Nature of Code閱讀心得筆記——使用Python實作》的[第四章]4.3節時，原書提到，在使用Java的ArrayList時，如果用迴圈一面走訪一面又移除其中的元素，那會有難以察覺的問題存在。寫個小程式測試的結果發現，Python的list也會有一樣的問題。
MOUSEBUTTONDOWN的個性和mouse.get_pressed()是完全相反的。mouse.get_pressed()只活在當下，完全不管過去發生過什麼事；MOUSEBUTTONDOWN則會記得所有還沒處理完的事，只要事件佇列還沒被塞滿的話。
身為頂級藝術細胞缺乏者，總是非常羨慕那些能隨手畫出漂亮圖畫的人。看著自己寫的程式在螢幕上展現出事先無法預期的漂亮圖案，還真是很有成就感，也不免有些興奮地想著：「嘿！看來頂級藝術細胞缺乏者有藥醫了！」
這個圖
在寫《The Nature of Code閱讀心得筆記——使用Python實作》的[第四章]4.3節時，原書提到，在使用Java的ArrayList時，如果用迴圈一面走訪一面又移除其中的元素，那會有難以察覺的問題存在。寫個小程式測試的結果發現，Python的list也會有一樣的問題。
MOUSEBUTTONDOWN的個性和mouse.get_pressed()是完全相反的。mouse.get_pressed()只活在當下，完全不管過去發生過什麼事；MOUSEBUTTONDOWN則會記得所有還沒處理完的事，只要事件佇列還沒被塞滿的話。
身為頂級藝術細胞缺乏者，總是非常羨慕那些能隨手畫出漂亮圖畫的人。看著自己寫的程式在螢幕上展現出事先無法預期的漂亮圖案，還真是很有成就感，也不免有些興奮地想著：「嘿！看來頂級藝術細胞缺乏者有藥醫了！」
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單一一個感知器雖然能解一些問題，但能解的問題範圍極其有限。如果把多個感知器組合，形成一個多層感知器(multilayer perceptron, MLP)，那這個由多個神經元所組成的網路，將可以解決更複雜、更困難的問題。這一節的主要內容，就在概略地介紹多層感知器。
簡單介紹類神經網路(artificial neural network, ANN)的應用範圍、運作方式、學習方式、第三方程式庫等。
這一章要介紹的是現在紅透半邊天，可以說是AI基石的類神經網路(artificial neural network, ANN)。
本節介紹互動式挑選(interactive selection)，也就是由人來指定適應度函數值的GA。
到目前為止，我們已經讓火箭具有演化的能力，不管目標物的位置怎麼改變，都能夠自動調整飛行路線，朝目標物飛過去。接下來，要來升級我們的火箭，讓火箭藉由演化的方式，可以自己找出避開障礙物的路線。
GA的步驟很單純，所以在使用GA解決不同的問題時，基本上程式需要修改的部分很少。事實上，不管是要用GA解決什麼樣的問題，只把三個關鍵部分調整、修改一下就可以了。
單一一個感知器雖然能解一些問題，但能解的問題範圍極其有限。如果把多個感知器組合，形成一個多層感知器(multilayer perceptron, MLP)，那這個由多個神經元所組成的網路，將可以解決更複雜、更困難的問題。這一節的主要內容，就在概略地介紹多層感知器。
簡單介紹類神經網路(artificial neural network, ANN)的應用範圍、運作方式、學習方式、第三方程式庫等。
這一章要介紹的是現在紅透半邊天，可以說是AI基石的類神經網路(artificial neural network, ANN)。
本節介紹互動式挑選(interactive selection)，也就是由人來指定適應度函數值的GA。
到目前為止，我們已經讓火箭具有演化的能力，不管目標物的位置怎麼改變，都能夠自動調整飛行路線，朝目標物飛過去。接下來，要來升級我們的火箭，讓火箭藉由演化的方式，可以自己找出避開障礙物的路線。
GA的步驟很單純，所以在使用GA解決不同的問題時，基本上程式需要修改的部分很少。事實上，不管是要用GA解決什麼樣的問題，只把三個關鍵部分調整、修改一下就可以了。
