对学习有帮助的游戏文章列表:

• 1、一文揭秘什么样的孩子适合学信奥？以及有哪些好处
• 2、强化学习用一个小游戏CartPole入门深度强化学习
• 3、亲测：玩好这十个游戏，轻松学会python编程
• 4、纵观五千年的岁月 游戏与学习的完美融合
• 5、强烈安利5款以动物为主角的游戏佳作！体验不一样的乐趣

一文揭秘什么样的孩子适合学信奥？以及有哪些好处

随着“信息科技”课程纳入义务教育的消息，学习编程，已经成为了必选项，

小编发现有很多家长很关心信息学奥赛，大家都想了解“怎样的孩子学信奥更有优势呢？”

相信，很多家长会有这样的顾虑：“我的孩子适合学吗？” “我的孩子是否该涉猎关于编程方面的知识呢？”……

或许，接下来的内容，会告诉你答案！

对编程感兴趣的孩子

很多的信奥大神，似乎没有一个大神对编程是不感兴趣的，兴趣很重要，家长千万不能只因为信奥获奖可以帮助升学，而选择让孩子学习信息学。

确实，兴趣是最好的老师，它让人浑身充满干劲，还乐此不疲。不过，兴趣也不全是天生的，而是可以培养的。只要家长引导得当，就能让孩子对编程产生兴趣。

如果孩子还小，可以选择让孩子学习图形化编程，让他自己拖动小积木去完成游戏创作。家长在一旁帮助他规避掉一些错误，他第一次尝试就能完成创作一个小游戏，自信心爆棚，学下去的动力就非常强。

喜欢玩游戏的孩子

很多孩子都对手机、iPad、电脑等数码产品比较感兴趣，有时甚至沉溺于玩游戏，让家长头疼不已。

家长们，你是否想过通过游戏引导孩子爱上学习呢？任何事物都有两面性，其实，喜欢玩游戏的孩子更适合走学习编程的道路。

因为各种游戏、app应用本身就是由一串串具备自身特定逻辑的编程代码构成，如果让孩子们明白了游戏本身的原理、看懂了游戏设计的框架，并且自己也能通过学习编程设计出游戏，他们还会沉迷其中么？

事实上，喜欢玩游戏的孩子，往往对游戏规则理解迅速且容易上手，对游戏的潜在逻辑也更敏感，更容易发现一些窍门，这样的孩子就非常适合学习编程。

很多信奥大神都是因为先对游戏产生了兴趣，通过家长的引导接触到编程，从而走上信奥之路。

数学成绩不错的孩子

虽然入门学习编程对孩子的数学能力基本没有要求，但想要入门信奥，还是要有一定的数学能力。

因为信奥竞赛涉及了很多离散数学的内容，知识点主要包括计数、数论、集合论、图论、数理逻辑、离散概率、矩阵等。

当然，除了数学能力，学习信奥还需要阅读理解能力、问题分解能力、编码能力等一系列综合能力。

参加信奥赛有哪些好处

“师傅领进门，修行靠个人”，想要在信奥的路上走得更远，仅凭上课听讲、完成作业是远远不够的。

自觉性强的学生能更主动地去反复训练、查漏补缺、总结经验、在掌握基本算法的基础上去掌握算法思维、常见套路等等。这在高难度的竞赛中都是胜出的关键。

最后，小编想说，编程是一件需要全神贯注的事，同学们一定要好好利用寒暑假这类较长的完整时间，来更高效率地进行竞赛冲刺。

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强化学习用一个小游戏CartPole入门深度强化学习

今天我们来用深度强化学习算法 deep Q-learning 玩 CartPole 游戏。

强化学习是机器学习的一个重要分支，通过强化学习我们可以创建一个 agent，让它与环境不断地互动，不断试错，自主地从中学习到知识，进而做出决策。

如图所示，agent 收到环境的状态 state，做出行动 action，行动后会得到一个反馈，反馈包括奖励 reward 和环境的下一个状态 next_state。
这样一轮操作下来，agent 便可以积累经验，并且从中训练，学习该如何根据 state 选择合适的 action 来获得较好的 reward 以获得游戏的最终胜利。

推荐阅读：一文了解强化学习

在强化学习中有一个著名算法 Q-learning：

推荐阅读：什么是 Q-learning

2013 年，Google DeepMind 发表了论文 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，开辟了一个新的领域，深度学习和强化学习的结合，即深度强化学习。 其中介绍了 Deep Q Network，这个深度强化学习网络可以让 agent 仅仅通过观察屏幕就能学会玩游戏，不需要知道关于这个游戏的任何信息。

在 Q-Learning 算法中，是通过一个 Q 函数，来估计对一个状态采取一个行动后所能得到的奖励 Q(s,a)，
在 Deep Q Network 中，是用一个神经网络来估计这个奖励。

接下来我们用一个很简单的游戏来看 Deep Q Network 是如何应用的。

CartPole 这个游戏的目标是要使小车上面的杆保持平衡，

state 包含四个信息：小车的位置，车速，杆的角度，杆尖端的速度
agent 的行动 action 包括两种：向左推车，向右推车

在每轮游戏开始时，环境有一个初始的状态，

agent 根据状态采取一个行动 action = agent.act(state)，

这个 action 使得游戏进入下一个状态 next_state，并且拿到了奖励 reward，next_state, reward, done, _ = env.step(action)，

然后 agent 会将之前的经验记录下来 agent.remember(state, action, reward, next_state, done)，

当经验积累到一定程度后，agent 就从经验中学习改进 agent.replay(batch_size)，

如果游戏结束了就打印一下所得分数，
没有结束就更新一下状态后继续游戏 state = next_state

if __name__ == "__main__": # 初始化 gym 环境和 agent env = gym.make('CartPole-v1') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n agent = DQNAgent(state_size, action_size) done = False batch_size = 32 # 开始迭代游戏 for e in range(EPISODES): # 每次游戏开始时都重新设置一下状态 state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, state_size]) # time 代表游戏的每一帧， # 每成功保持杆平衡一次得分就加 1，最高到 500 分， # 目标是希望分数越高越好 for time in range(500): # 每一帧时，agent 根据 state 选择 action action = agent.act(state) # 这个 action 使得游戏进入下一个状态 next_state，并且拿到了奖励 reward # 如果杆依旧平衡则 reward 为 1，游戏结束则为 -10 next_state, reward, done, _ = env.step(action) reward = reward if not done else -10 next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size]) # 记忆之前的信息：state, action, reward, and done agent.remember(state, action, reward, next_state, done) # 更新下一帧的所在状态 state = next_state # 如果杆倒了，则游戏结束，打印分数 if done: print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}" .format(e, EPISODES, time, agent.epsilon)) break # 用之前的经验训练 agent if len(agent.memory) > batch_size: agent.replay(batch_size)

接下来具体看每个部分：

1. agent 的网络用一个很简单的结构为例：

在输入层有 4 个节点，用来接收 state 的 4 个信息：小车的位置，车速，杆的角度，杆尖端的速度，
输出层有 2 个节点，因为 action 有 0，1 两个值：向左推车，向右推车，就对应着两个行为的奖励值。

def _build_model(self): model = Sequential() model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu')) model.add(Dense(24, activation='relu')) model.add(Dense(self.action_size, activation='linear')) model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate)) return model

2. 需要定义一个损失函数来表示预测的 reward 和实际得到的奖励值的差距，这里用 mse，

例如，杆现在向右倾斜，这时如果向右推小车，那么杆就可能继续保持平衡，游戏的分数就可以更高一些，也就是说向右推车比向左推车拿到的奖励要大，不过模型却预测成了向左推奖励大，这样就造成了差距，我们需要让差距尽量最小。

3. Agent 如何决定采取什么 action

游戏开始时为了让 agent 尽量多尝试各种情况，会以一定的几率 epsilon 随机地选择 action，
之后它不再随机选择，开始根据当前状态预测 reward，然后用 np.argmax() 选择能最大化奖励的 action，
例如 act_values[0] = [0.67, 0.2] 表示 aciton 为 0 和 1 时的 reward，这个的最大值的索引为 0.

def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) act_values = self.model.predict(state) return np.argmax(act_values[0]) # returns action

4. 通过 Gym，agent 可以很轻松地就能与环境互动：

next_state, reward, done, info = env.step(action)

env 代表游戏环境，action 为 0 或 1，将 action 传递给环境后，返回： done 表示游戏是否结束，next_state 和 reward 用来训练 agent。

DQN 的特别之处在于 remember 和 replay 方法，

5. remember()

DQN 的一个挑战是，上面搭建的这个神经网络结构是会遗忘之前的经验的，因为它会不断用新的经验来覆盖掉之前的。
所以我们需要一个列表来存储之前的经验，以备后面对模型训练时使用,
这个存储经验的列表叫做 memory，

memory = [(state, action, reward, next_state, done)...]

存储的动作由 remember() 函数来完成，即将 state, action, reward, next state 附加到 memory 中。

def remember(self, state, action, reward, next_state, done): self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

6. replay()

replay() 是用 memory 来训练神经网络的方法。

首先从 memory 中取样，从中随机选取 batch_size 个数据：

minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)

为了让 agent 能有长期的良好表现，我们不仅仅要考虑即时奖励，还要考虑未来奖励，即需要折扣率 gamma，

具体讲就是我们先采取了行动 a，然后得到了奖励 r，并且到达了一个新的状态 next s，
根据这组结果，我们计算最大的目标值 np.amax()，
然后乘以一个 discount 率 gamma，将未来的奖励折算到当下，
最后我们将当前的奖励和折算后的未来奖励相加得到目标奖励值：

target = reward gamma * np.amax(model.predict(next_state))

target_f 为前面建立的神经网络的输出，也就是损失函数里的 Q(s,a)，

然后模型通过 fit() 方法学习输入输出数据对，

model.fit(state, reward_value, epochs=1, verbose=0)

def replay(self, batch_size): minibatch = random.sample(self.memory, batch_size) for state, action, reward, next_state, done in minibatch: target = reward if not done: target = (reward self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])) target_f = self.model.predict(state) target_f[0][action] = target self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay

完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-import randomimport gymimport numpy as npfrom collections import dequefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.optimizers import AdamEPISODES = 1000 # 让 agent 玩游戏的次数class DQNAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.memory = deque(maxlen=2000) self.gamma = 0.95 # 计算未来奖励时的折算率 self.epsilon = 1.0 # agent 最初探索环境时选择 action 的探索率 self.epsilon_min = 0.01 # agent 控制随机探索的阈值 self.epsilon_decay = 0.995 # 随着 agent 玩游戏越来越好，降低探索率 self.learning_rate = 0.001 self.model = self._build_model() def _build_model(self): model = Sequential() model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu')) model.add(Dense(24, activation='relu')) model.add(Dense(self.action_size, activation='linear')) model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate)) return model def remember(self, state, action, reward, next_state, done): self.memory.append((state, action, reward, next_state, done)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) act_values = self.model.predict(state) return np.argmax(act_values[0]) def replay(self, batch_size): minibatch = random.sample(self.memory, batch_size) for state, action, reward, next_state, done in minibatch: target = reward if not done: target = (reward self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])) target_f = self.model.predict(state) target_f[0][action] = target self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decayif __name__ == "__main__": # 初始化 gym 环境和 agent env = gym.make('CartPole-v1') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n agent = DQNAgent(state_size, action_size) done = False batch_size = 32 # 开始迭代游戏 for e in range(EPISODES): # 每次游戏开始时都重新设置一下状态 state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, state_size]) # time 代表游戏的每一帧， # 每成功保持杆平衡一次得分就加 1，最高到 500 分， # 目标是希望分数越高越好 for time in range(500): # 每一帧时，agent 根据 state 选择 action action = agent.act(state) # 这个 action 使得游戏进入下一个状态 next_state，并且拿到了奖励 reward # 如果杆依旧平衡则 reward 为 1，游戏结束则为 -10 next_state, reward, done, _ = env.step(action) reward = reward if not done else -10 next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size]) # 记忆之前的信息：state, action, reward, and done agent.remember(state, action, reward, next_state, done) # 更新下一帧的所在状态 state = next_state # 如果杆倒了，则游戏结束，打印分数 if done: print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}" .format(e, EPISODES, time, agent.epsilon)) break # 用之前的经验训练 agent if len(agent.memory) > batch_size: agent.replay(batch_size)

亲测：玩好这十个游戏，轻松学会python编程

花了三个月时间，就玩了这十个游戏，玩着玩着，就慢慢学会了python。

先介绍一下它这里面的十个游戏，可以注意看看每个游戏都能教会你哪些python知识点，亲测很实用。

启程：Game Over程序

这个程序是新手可以编写的最简单的程序，所以把它放在第一章，并且在完成这个小程序后，你也就完成了python编程所需的一切准备工作，包括对python的介绍，python安装，以及从编写，保存，到运行的整个流程。

类型、变量以及简单I/O：Useless Trivia程序

这个程序也不难，它会带你从用户那里获取三样个人信息：名字，年龄和体重，并且可以算出一些挺好玩也无聊的数据，比如“这个人在月亮上的体重是多少”等等之类的。

【后面的游戏就不介绍内容了，篇幅有限，可以自己尝试着玩一下，一个比一个有意思，电子版教程放后面了】

3、条件分支、while循环以及程序策划：Guess My Number游戏

4、for循环、字符串以及元组：Word Jumble游戏

5、列表和字典：Hangman游戏

6、函数：Tic-Tac-Toe游戏

7、文件和异常：Trivia Challenge游戏

8、面向对象编程：Blackjack游戏

9、图形图像：Pizza Panic游戏

10、声音、动画以及程序开发：Astrocrash游戏

不难看出，所有的基础知识点在这些游戏的开发过程中都讲到了，玩好这些游戏，python的基础也就掌握的很熟练了。

并且这份教程原本在国际上就十分受欢迎，内容更是浅显易懂，由浅入深，非常适合对python感兴趣的初学者学习使用。

需要的话，可以帮我转发一下本文，支持一下，然后私信我：游戏，就可以领取这份教程的电子版了。

学习python的过程不一定是枯燥的，这主要还是看你用什么教程、什么样的教学方式，如果你也对python感兴趣，也可以试试呀！

纵观五千年的岁月 游戏与学习的完美融合

一直以来，父母为了孩子的学习与玩耍这两件事伤透了脑筋。孩子们天生喜欢收集各种漂亮的卡牌，但奥特曼卡牌让孩子有了成瘾性。为了让学习与玩耍能够完美融合，火种大陆推出了历史题材桌游《文明长歌》，让孩子们在游戏的过程中能够熟悉历史上的各种典故，开发孩子们的推理能力与罗辑能力。

《文明长歌》桌游分为世界史与中国史两种，两种桌游游戏规则不同，《文明长歌》桌游开创性地将影响世界文明走向的重大历史事件，地理知识与游戏规则结合起来。玩家以中国历史上各朝代为角色，通过远交近攻，合纵连横，经过一轮轮谋略的角逐，征服与战斗，收集到本朝代发生的事件卡牌或猜中其它玩家角色的身份牌赢得胜利。让玩家能在游戏中体验历史上的刀光剑影，鼓角铮鸣。

《文明长歌》与其它桌游相比是：

1.桌游规则简单易记，没有复杂的计算，特别容易上手。

2.全部道具简化成卡牌，整套桌游单价十分便宜。

3.在游戏中，不能确定哪个玩家是自己的盟友，让游戏增加了很多不确定性。

4.游戏卡牌也是一个个知识卡，上面有各历史事件名称，时间，主要人物，与事件相关的历史名画，作者，作画时间。

1. 一张卡牌就是一段腥风血雨的历史。历史能让读者提升思维的高度,认清人性,知道成功的方法与捷径。

1.2.家长与孩子在一起猜卡牌主题事件发生的时间,就是一段美好的亲子时光。

1.3.几个朋友无聊时坐下来用卡牌玩一轮游戏,卡牌就是一杯增进友情的美酒。

1.4.用收藏册将卡牌按地域及时间排列,就是一本纵贯古今,启迪智慧的历史文献。

《文明长歌》其它玩法

1. 历史排排队

大人随机从牌堆里拿一张卡牌并报卡牌的名称，然后将此卡牌背扣着交给孩子。孩子将此卡牌插入桌上正面放置的按历史事件发生时间排序的卡牌中间。然后将卡牌翻过来，查看卡牌放置的位置对不对。用于让孩子熟悉历史事件发生的时间。

2. 卡牌找妈妈

将十三个朝代卡牌正面放在桌上，然后大人报卡牌名称，让孩子决定这张卡牌放在哪个朝代卡牌的下面。全部卡牌放完后，再将卡牌翻过来，察看这些卡牌是不是所对应朝代发生的历史事件。

3. 文明重启

玩家平分掉所有卡牌，各玩家从自己的牌堆中选一张牌，然后放在一起比较卡牌事件发生的时间。时间最早（或最晚）的玩家此轮胜出，胜出玩家将自己的卡牌放到一边备用，失败的玩家将此卡牌丢到弃牌堆。如此循环，直至最后一个手里有卡牌的玩家为胜利方。

强烈安利5款以动物为主角的游戏佳作！体验不一样的乐趣

最近单机游戏界没什么大作上（哦对蜘蛛侠算是个大作吧？），wow不能玩了，lol也在进行季前赛测试版本，不知道各位玩家朋友们是不是早就游戏荒了？其实有时候大作不见得就真的多么好玩，仅仅意味着开发成本高而已（是的就是你死亡搁浅！），有很多小作坊游戏或题材新颖小众的游戏，不那么广为人熟知但玩起来却让人感到别出心裁、玩法有趣。

而大部分电子游戏都采用人类或者拟人化角色作为主角，就有一些游戏另辟蹊径，直接用动物作为主角，并且不特意做拟人化处理，而是尽量还原动物本身的特性。这样就会让玩家玩起来感到特别有意思：因为会给人一种完全不同的视角去体验这个世界，同时题材的新颖和小众，也能保证即便再涉猎广泛的玩家，也绝不会感到题材重复。

下面就给大家介绍介绍，5款以动物作为主角的游戏佳作，一起来看看吧~

《食人鲨》

　　在这款游戏中，玩家化身鲨鱼，体验顶级掠食者称霸海洋的终极力量，从一条鲨鱼幼崽开始，您的任务就是在严酷的世界中生存下来，同时在生态系统中一吃到顶。

　　《食人鲨》的游戏规模很大，它提供了一个广阔而多样的开放世界，有多个不同风格的区域可以探索。本作也有自成体系的成长要素，找到合适的资源，就能成长并实现超自然进化，玩家还能根据自己的风格来定制鲨鱼的技能属性。制作人将其称为是“鲨鱼扮演游戏”。感觉有点类似当年的《孢子》一样，你的鲨鱼最终能进化出啥玩意儿来？不妨体验下试试~

　　此外，《食人鲨》里也加入了黑色幽默元素，由于鲨鱼不会说话，游戏中采用了类似真人秀的方法让旁白对场景进行解说，时不时还插入一些玩梗和调侃，让游戏的体验不至于太紧张。

学习版下载：
https://www.bestgame.fans/goods/detail-3190.html

《迷失/流浪》

　 这款游戏是今年备受关注的猫猫角色的游戏《迷失》。游戏设定在未来的一座日渐衰败的赛博城市，那里已经没有人类，只剩下一些动作古怪的机器人。玩家操控一只误入这座城市的流浪猫咪，在一台小型无人机的帮助下设法逃离。《迷失》非常精致地还原了现实中猫咪的多种动作和特性，它的身体轻巧敏捷，可以在窄小的通道或者高低差很大的地方灵活移动；它还能与屋顶的桶、地上的地毯、屋檐下的摄像头进行有趣的互动，游戏里还专门设置了“喵喵叫”按键，仿佛真的让玩家变成了一只讨人喜欢的小猫咪。

学习版下载：
https://www.bestgame.fans/goods/detail-2971.html

《先祖：人类奥德赛/祖先：人类史诗》

《先祖：人类奥德赛》是将时间调回到千万年之前，让玩家体验远古猿人的进化演变历程。你将穿越一片美丽却无情的风景，从雄踞于茂密丛林之上的树冠层顶部，到稀树草原上的金色草地，每一处令人惊叹的美景背后，可能都潜藏着会威胁你生存的可怕天气、捕食者和其他危险。

为了尽量还原远古时期的感觉，《先祖：人类奥德赛》对很多常见的游戏机制进行了调整，它没有地图，没有语音，没有多少提示与指引，让玩家真实体验远古丛林的各种危险。你必须得吃好、喝好、睡好，躲避捕食者，制作工具，壮大部落，将知识一点一点传递下去。

虽然古猿是人类的祖先，不过在玩这款游戏时，我们仍然能明显感到自己并不是在操控人类，而是在操控一只充满野性的动物，需要跳出人类的思维定式才行。

学习版下载：
https://www.bestgame.fans/goods/detail-2013.html

《模拟山羊3》

如果你喜欢扮演动物搞恶作剧，那么《模拟山羊》也是非常不错的选择。它完美保持了前作的优点，加入了更加丰富的整活和彩蛋内容，而且还加入了四人联机合作模式，简直欢乐无比。

游戏中，你扮演一只不招人待见的母羊，在极具真实感的物理沙盒中肆意妄为，做任何想做的事情。你可以横冲直撞，破坏NPC的正常生活；这款游戏真的让我怀疑是不是跟捣蛋鹅是一个团队做的，游戏题材也撞车啊~！

你可以完成各种有趣的挑战，利用不同道具去获取那些藏在角落里的收集品；你还可以给自己换装打扮，穿戴各种皮肤，成为高个儿羊、条纹羊，或是打扮成卷纸、茶盘。

除此之外，还有一些其它知名游戏也是用非人格化的动物作为主角的，比如《终端：灭绝永恒》（比较小众），卡普空的《大神》（年代比较久远），THQ的《生化变种》（评价褒贬不一）等。大家是否喜欢这类以动物为主角的游戏呢？

学习版下载：
https://www.bestgame.fans/goods/detail-3240.html

《捣蛋鹅/无题大鹅模拟器》

　　《捣蛋鹅》这款游戏就很好地还原了鹅既可爱又可怕的感觉，没错，可怕。有小伙伴是农村的都知道，鹅真的可以算是一个恶霸，小时候深深烙印着被鹅追着绕村子跑的恐怖场景。而在这个游戏中，你就是那只无恶不作的鹅，目的就是让原本清静的村庄心神不宁。你在小镇上四处游荡，搞恶作剧，毁掉所有人一天的生活。

　　同时，《捣蛋鹅》的谜题设计也颇有意思，充分利用到了鹅这种动物的各种特性，比如它可以通过游水来躲避人类，可以利用嘎嘎叫声来吓唬人类，各种各样的恶作剧非常有意思，让人玩过后会心一笑。绝对是一个让人玩起来感到欢快搞笑的游戏。