1.星阵围棋和绝艺围棋哪个好
2.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
3.阿尔法元之五子棋源码解读(AlphaZero-Gomoku)
4.水无常形——开源围棋 AI 软件 KataGo 安装使用指南
5.系统框图如下 java实现五子棋程序 可以实现人人对战 人机对战 简单功能 悔棋 认输
6.围棋AI及GUI的智能智使用简介
星阵围棋和绝艺围棋哪个好
在围棋人工智能领域，绝艺围棋的围棋围棋表现更为出色。绝艺围棋的源码源码用研发始于年，并在年于野狐围棋平台上进行测试。智能智到了年，围棋围棋它在UEC杯世界AI围棋大赛中夺冠，源码源码用boostnote 源码安装随后被选定为中国围棋国家队的智能智训练用AI。相比之下，围棋围棋星阵围棋是源码源码用在年才崭露头角，其在世界AI围棋大赛决赛中遗憾地输给了绝艺围棋。智能智
从技术积累和实战经验来看，围棋围棋绝艺围棋显然更具优势。源码源码用绝艺围棋的智能智开发团队拥有多年的研究经验，其算法和模型经过了长时间的围棋围棋优化和迭代。此外，源码源码用绝艺围棋在野狐围棋平台上的测试，使其积累了大量的实战数据，这对其后续的训练和优化起到了关键作用。
而星阵围棋虽然在年获得了关注，但在技术积累和实战经验方面仍显不足。尽管星阵围棋的团队也在不断努力，但在短时间内难以追上绝艺围棋的水平。不过，星阵围棋也有其独特之处，例如其开放源代码的特性，使得更多的人可以参与到其发展中来。
总体而言，绝艺围棋在围棋人工智能领域的实力更为突出，但这并不意味着星阵围棋没有潜力。随着技术的不断进步和团队的努力，星阵围棋也有可能在未来取得更好的成绩。
值得一提的是，围棋人工智能的发展不仅依赖于技术，还需要大量的实战数据和经验积累。绝艺围棋在这方面拥有明显的优势，这也为其赢得了更多的认可和关注。
腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。
本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，开源资源下载源码而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。
既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。
显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。
做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。python爬虫通用源码那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。
运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。
PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。
阿尔法元之五子棋源码解读(AlphaZero-Gomoku)
阿尔法元在五子棋领域的源码解析揭示了强化学习在简单游戏中的深度应用。相较于围棋，五子棋虽简单，但其源码分析同样能让我们深入理解强化学习的原理。AlphaZero，最初凭借阿尔法狗的深度学习技术，后在没有人类干预的情况下，通过三天自学围棋并超越前辈，展现了人工智能的新里程碑。
本文着重探讨AlphaZero在五子棋上的具体应用，源码可在GitHub上获取，路径公开。理解该项目的前提是对强化学习有一定基础，如马尔可夫决策过程和蒙特卡洛方法。项目主要包含策略价值网络、蒙特卡洛树搜索算法和训练脚本，它们共同构建了强化学习与深度学习的交互过程。
项目的架构包括游戏处理、MCTS算法实现、策略价值网络训练以及人机对战脚本。Game.py定义了棋盘和游戏逻辑，mcts_alphaZero.py与mcts_pure.py则是MCTS玩家的实现，分别对应AlphaZero和纯MCTS版本。policy_value_net.py负责网络模型，根据不同框架实现，如Tensorflow或Pytorch。train.py则实现了AlphaZero的训练流程，通过模拟对弈和数据增强来优化网络。
运行项目，你可以通过human_play.py与预训练的AI对战，感受强化学习的力量。源码剖析中，human_play.py脚本的核心是创建棋盘、玩家，并通过循环进行人机对弈，直到游戏结束。
水无常形——开源围棋 AI 软件 KataGo 安装使用指南
KataGo是一款由David J. Wu开发的围棋软件，它借鉴了DeepMind的AlphaGo Zero与AlphaZero论文中的研究，并在训练速度上进行了大幅改进，成为目前世界顶级的电脑围棋软件之一。其名字来源于日语“かた”，寓意通过强化学习永久训练自己并完成形式的胡明星Python源码人工智能。 KataGo相比AlphaGo的优势在于使用方法。用户通过命令行输入指令，KataGo以文本形式输出分析结果。对于非专业用户来说，掌握这些指令较为困难。因此，需要一个图形用户界面作为中介，将用户的棋谱转化为命令，将KataGo的输出转化为可视化的棋盘。常见的图形用户界面包括KaTrain等工具。 此外，KataGo提供了四个后端版本供用户选择，分别是OpenCL、CUDA、TensorRT和Eigen。根据不同的硬件配置和需求，用户可以选择最适合的后端版本以优化性能。 在安装KataGo之前，需要确保显卡驱动程序已经安装。对于TensorRT后端，还需要额外安装CUDA和TensorRT。以下是KataGo的安装步骤：前往KataGo的源代码库编译或下载主程序。
下载权重文件，并将其复制到KataGo文件夹中。
使用命令行自动生成配置文件，根据提示设置规则和参数。
对于那些希望简化安装过程的用户，可以尝试使用KaTrain这样的All in One工具。KaTrain提供了一个集成的界面，使得使用KataGo变得更加容易。 如果您希望深入了解KataGo的高级使用方法，可以按照以下步骤进行：在KataGo文件夹中使用命令生成配置文件。
自动生成配置文件时，根据提示设置规则和参数。
对于自定义配置文件的编辑，您可以按照特定的规则和参数进行修改，以适应您的需求。例如，您可以在规则部分选择特定的规则，调整是否允许认输，以及设置线程数以优化性能。 最后，为了提供更直观的分析结果，您可以使用图形用户界面工具，如Sabaki，与KataGo配合使用。通过设置界面参数，您可以查看胜率图、变化树等信息，以便更好地理解AI的分析结果。 总之，KataGo是一款强大的围棋软件，通过适当的选择后端版本、安装配置文件和使用图形用户界面工具，您可以在不同的硬件环境中优化其性能，从而获得更深入的围棋分析体验。系统框图如下 java实现五子棋程序 可以实现人人对战 人机对战 简单功能 悔棋 认输
一、实验题目五子棋游戏。
二、问题分析
五子棋是双人博弈棋类益智游戏，由围棋演变而来，属纯策略型。棋盘通常*，即行，列，共个交叉点，即棋子落点；棋子由黑白两色组成，黑棋颗，白棋颗。社交新闻APP源码游戏规则为黑先白后，谁先五子连成一条直线谁赢，其中直线可以是横的、纵的、度、度。
本次Java编程我的目的是现实人机对战，即游戏者一方是人，另一方计算机。这就要求程序不仅要具备五子棋的基本界面，还要编程指导计算机与人进行对弈。为了使程序尽可能智能，我采用了贪心策略、传统搜索算法、极大极小博弈树算法，对应游戏玩家的3个等级：简单、中等、困难。
三、功能设计
我的程序基本功能是实现人机对弈五子棋。人和电脑交替下棋，谁先五子连成一条直线谁就赢。下面是我程序的功能模块：
1.等级设置
核心功能是实现不同策略与算法的对比运用，纯贪心策略实现简单等级对手，直接搜索算法实现中等等级对手，极大极小博弈树算法实现困难等级对手。对应程序中的3选1单选按钮。
2.悔棋功能
模拟栈机制实现人悔棋，不限步长的悔棋。对应程序中的悔棋按钮。
3.棋面绘制
根据不同机计算机的屏幕分辨率，绘制逼真的棋盘。
4.引入
两张古典的人物，生动模拟对弈双方。人物旁的黑白棋钵显示黑白棋归属。
5.背景设置
支持用户选择背景，包括棋盘、棋盘边框、窗口边框，彰显个性。
6.音乐播放
下棋时有棋子落地的声音，一方胜利时有五子连成一片的声音。同时在设置背景时相应的改变整个对弈过程中的背景音乐。
7.时间显示
在棋盘正上方有一模拟文本框显示当前棋局用时。
8.其他小功能
支持和棋、认输、开启新游戏、退出游戏等操作。
四、数据结构与算法设计
数据结构部分
1.当前棋局的存储结构
我的五子棋程序选择通常用到的行*列棋盘，可以开二维数组PositionFlag = new int[][]，PositionFlag[i][j]为0表示(i,j)点尚无棋，为1表示(i,j)点是人的棋子，为2表示(i,j)点是机器的棋子。之所以选择二维数组，主要原因有两点：
1.本程序需要频繁随机访问*的交叉点，对应查询该点状态以及改变该点状态，随机访问是数组的特点。
2.*=开二维数组的内存需求相对现在内存为2G及以上的计算机完全可以接受，且数组实现简单、操作方便。
基于以上两点，尽管创建动态的顺序表—链表可能可以节省少量内存（可以只存当前有棋的点，原数组对应位置为0的点可以不存），但选择数组的优势完全在上述两点体现了出来。
2.实现悔棋操作的数据结构
由于每次悔棋只需回退当前几步，后进先出原则，这正是栈这种典型数据结构的设计思想，于是我选择栈。我自己先写了用自定义数组模拟的栈，但由于是学Java语言且由于悔棋的存储空间需要随当前步数增大而增大（由于每局最多下步，即最多要悔步，所以自己开个的数组完全可以避免存储空间自增长的问题且内存完全可以接受，之所以不用自定义数组而用ArrayList类主要是为了尝试Java中STL的用法），所有我最终改为用Java类库中的ArrayList类。
确定用ArrayList类实现栈机制后就必须考虑每个ArrayList单元具体存储什么。刚开始我存储的是当前的棋局，即整个局面，而每个局面对应一个二维数组，这样是很占用内存的。试想一下，在最坏情况下，个ArrayList单元，每个单元存放一个*的二维数组，尽管**在Java的内存管理机制下不会爆栈，但也是极不划算的。之所以说不划算，是因为有更好的解决方案。由于每次悔棋只是在回退倒数一步，多步悔棋只需循环回退，所以可以只存储当前棋局最后一步的下法，对应一个二维点，完全可以自定义一个二维坐标类chessOneStep。
算法设计部分
Java语言是面向对象的语言。我在进行五子棋游戏编程是总共传创建了个自定义的类。在编写程序的过程中，我有一个明显的体验就是面向对象编程就是一项有关对象设计和对象接口技术，很多关键的技术就是如何设计自定义的对象。
下面我先概括给出我的所有类的作用：
1.mainFrame类：主框架类，我应用程序的入口；
2.chessPositon类：主控类，这个类是我程序的核心类，负责控制双方的下棋，以及调用其他的类完成当前棋局的显示绘制；
3.chessPanel类：面板类，调用其他底层类完成当前棋局的显示绘制；
4.chessBoard类：棋盘绘制类，负责棋盘的绘制；
5.chessImage类：文件类，包含各种资源（背景、背景音乐）以及静态全局变量（public static Type）；
6.chessButton类：组件类，定义各种组件，包括按钮、单选按钮、文本框等；
7.chessMusic类：音乐类，负责调用Java库类完成背景音乐、下棋音乐、取胜音乐等的播放；
8.chessPiece类：棋局类，定义棋局二维数组数据结构并完成相关操作；
9.chessList类：栈类，完成悔棋等操作；
. chessOneStep类：棋子类，定义每步坐标以及下在该处获得的估价值；
.myCompare类：排序类，完成chessOneStep类的自定义排序
详细设计
1.mainFrame类
作为我的五子棋程序的主类，mainFrame类主要实例化相关的对象，如chessbutton,chessborad等，从而完成框架的创建。更重要的是实例化chessposition，这是本程序的核心类，控制游戏双方行棋过程完成人机互动下棋，然后将MyChessPosition与鼠标响应addMouseListener（）关联起来。
2.chessMusic类
一个好的游戏必须给人一种身临其境的感觉，而声音是营造这种氛围的重要因素。参照网上各游戏运行商的音乐配置，我选择相关逼真的声音。包括背景音乐、下棋棋子落到棋盘发出的声音以及一方胜出的配乐。所有这些功能的实现，依赖于自定义的chessMusic类，采用AudioInputStream配合Clip的方式完成音乐播放的软硬件工作，然后定义两个接口chessmusic(String Name)和Stop(),前者完成播放功能，后者完成关闭当前音乐功能。因为音频文件相对较大，而我的程序提供在不同背景乐之间切换的功能，所以在打开另一个音频文件之前必须关闭前一个正在播放的音频文件，防止出现溢出。
3.chessImage类
适当的动画或能给游戏玩家带来美的体验。所以我的五子棋程序界面在不失和谐的前提下引入了尽可能多的，包括对弈双方、棋钵等。引入的具体工作通过语句import javax.imageio.ImageIO完成。同时，由于要在用到它的类中被访问，为了避免频繁调用函数，我直接将相关联的对象定义为public static，表明是公用的、静态的。进一步引申开去，我将程序中用到的静态全局变量都定义在chessImage类中。具体如下：
public static Date begin;//每局开始时间
public static Date cur;//每局结束时间
public static chessOneStep LineLeft;//结束端点1
public static chessOneStep LineRight;//结束端点2
public static boolean IsGameOver;//是否只有一方获胜
public static int ColorOfBackGround[][]= { { , , },{ 0,,},{ ,,}};//背景颜色
public static int ColorOfWindows[][]= { { ,,},{ ,,},{ ,,}};//背景颜色
public static int WitchMatch;//背景搭配
public static String MusicOfBackGround;//背景音乐
public static int CurrentStep;//记录当前步数
public static int Rank;//设置难度等级
public static boolean IsSurrender;//判断是否认输
public static boolean IsTie;//判断是否认输
public static String Message;//输出提示信息
public static Image IconImage;// 图标
public static Image blackBoard;//白棋盘
public static Image whiteBoard;//黑棋盘
public static Image blackChess;// 白棋棋子
public static Image whiteChess;// 白棋棋子
public static Image RightPlayer;//白棋棋罐
public static Image LeftPlayer;//白棋玩家头像
public static String path = "src/";// 的保存路径
4.chessButton类
这个是程序的组件类。定义了各种功能键，完善程序功能，营造逼真的人机对战游戏效果。分为3类：效果。。
(1)、按钮组件
本程序有5个按钮，支持和棋、认输、新游戏、退出、悔棋等。认输和和棋按钮终止当前的棋局，给出相应的提示信息；退出按钮调用系统System.exit(0)的函数正常返回；悔棋按钮调用后面要介绍的chessList类实现悔棋；新游戏按钮则刷新当前棋局准备下一轮，要将记录当前棋局的二维数组全部置0，刷新当前棋局开始时间等。
(2)、单选按钮组件
游戏界面支持设置个性化界面，包括背景颜色与背景音乐，跟重要的一点是设置难度（简单、中等、困难）。单选按钮只能多选一。背景颜色主要是存储相关颜色搭配方案的RGB颜色，开2维数组，即对应RGB3原色数组的一维数组，然后通过改变WitchMatch全局变量的值来有用户自己选择颜色搭配，不同的颜色搭配对应不同的背景音乐表达一致的主题。难度设置主要是改变计算机的下棋算法，不同难度通过Rank判断进入不同的程序分支，实现不同智能等级的计算机下棋水平。
(3)、文本框
在不同的单选按钮前添加相应的文本框，提示用户可以实现的功能。同时我用颜色模拟出显示当前棋局耗用时间的文本框。
不论按钮还是单选按钮都要关联相应的消息，把相应功能的实现放在消息响应处理函数理。这些主要是实现Java库提供的消息响应接口里的方法。
5.chessPiece类
主要完成当前棋面的存储，存储棋面的数据结构为二维数组int[][] PositionFlag；然后定义获取、设置某点以及整个棋面的状态的方法。
(1)、SetPositionFlag(int x, int y, int flag)//设置（x,y）处的状态为flag
(2)、GetPositionFlag(int x, int y)//获取（x,y）处的状态
(3)、SetAllFlag(int [][]NewFlag)//设置当前整个棋面的状态为NewFlag
(4)、GetAllFlag()//获取当前整个棋面的状态
(5)、DrawChessPiece(Graphics g)//绘制当前局面的棋子
由于本类比较重要，所以附上了代码，见源代码1。
6.chessBoard类
功能为绘制棋盘线。由于围棋的棋盘比较复杂，横线、竖线较多，且为了使棋盘美观，还要自定义窗口边框、棋盘边框、对弈双方边框等，对线宽、线型也有一定要求。有时要单像素线条，有时要多像素线条。对于多像素线条，我主要用了2种方法。
方法一：
在需要绘制多像素线条处首先绘制一条单像素线，然后根据线宽要求上下平移适当像素达到绘制多像素的目的。这样的方法适合绘制水平线或竖直线，绘制其他斜率的线条容易造成走样。在没有想到比较好的反走样编程思想后我选择了调用Java库中已经封装好的函数。
方法二：
为了克服方法一绘制非水平或竖直线时造成的走样，同时也为了更进一步学习Java语言，我猜想肯定会有类似OpenGL中设置线宽的画刷，于是上网百度找到了相应的画刷Stroke类。通过Java库实现绘制不同线宽的直线，达到了反走样效果。
7.chessOneStep类
这个类是为了配合chessList类实现悔棋以及在计算机下棋算法实现返回有效状态点而设计的。主要数据成员为
private int x,y,weight；//其中x,y表示点坐标，weight表示将棋下到该点获得的估价值。
主要方法如下：
(1)、GetX()//获得当前对象的x坐标
(2)、GetY()//获得当前对象的y坐标
(3)、GetWeight()//获得当前对象的(x,y)处的估价值
8.chessList类
程序支持悔棋功能，为了实现悔棋，自定义了chessList类。这个类主要通过引入java.util.ArrayList和java.util.List实现集合的数据类型。然后自定义一些方法，如下：
（1）、AddStep(chessOneStep OneStep)//添加一步棋到List中
（2）、GetSize()//获得当前List的大小
（3）、ClearList()//清空List
（4）、RemoveLast()//删去List中的最后元素
由于每次删除当前List中的最后一个元素，实现后进先出，所以可以模拟栈的功能实现悔棋。
9.myCompare类
由于在计算机下棋的极大极小博弈树算法中需要对自定义对象chessOneStep按weight进行排序，所以引入了myCompare类，通过实现Comparator接口中的compare方法完成自定义对象排序。
.chessPanel类
程序的自定义面板类，主要负责完成当前框架内容的显示。这是一个重要的与框架和图形显示密切相关的类。主要数据成员为
private chessboard MyChessBoard;//当前显示棋盘
private chesspiece MyChessPiece;//当前显示整个棋面的状态
主要方法如下：
（1）、chesspanel(chessboard MyChessBoard1, chesspiece MyChessPiece1)//构造函数，分别用MyChessBoard1和MyChessPiece1初始化MyChessBoard和MyChessPiece
（2）display(chessboard MyChessBoard1, chesspiece MyChessPiece1)//自定义显示回调函数，调用repaint()完成重新绘制游戏界面
（3）、paintComponent(Graphics g)//核心方法，调用各种函数完成具体的绘制工作
.chessPositon类
程序算法核心类，总的功能是控制人和计算机轮流下棋，以及调用chessPanel类中的display(chessboard , chesspiece )方法完成界面的实时刷新。关于chessPositon类，我在此将重点介绍。chessPosition类的主要数据成员如下：
private static chessboard MyChessBoard;//当前显示棋盘
public static chesspiece MyChessPiece;//当前显示整个棋面的状态
private static chesspanel Mychesspanel;////当前显示面板
public static chesslist MyChessList=new chesslist();//当前下棋集合，用于悔棋
final private static int INF = (1 << ); // 表示正无穷大的常量，用于极大极小博弈数搜索算法
public static boolean CanGo;//控制当前下棋一方
类的设计集中体现在成员方法的设计上。实现人机对战，只有语言是远远不够的，还要加入算法，用算法引导计算机下棋。下面介绍该类的方法成员：
（1）、chessposition(chesspanel , chessboard ,chesspiece ) //带有参数的构造函数
（2）、chessposition()
不带参数的构造函数
（3）、mouseClicked(MouseEvent event)
鼠标响应函数，负责人的下棋，根据鼠标点击的位置转换得到所在棋盘的相对位置。如果该位置不合法，即超出棋盘有效范围，点击无响应；如果该位置上已有棋，弹出消息框给出提示。这二者都要求重新给出下棋位置，即当前鼠标响应无效…直到点击到棋盘有效区域。
（4）、IsOver(int[][] Array,int x,int y)
判断当前int[][]Array对应的棋局是否结束，即一方五子连成一条直线。此处有两种思路，一种对当前棋面上的所有棋子都进行一次判断，具体为水平方向、竖直方向、与水平线成度方向、与水平线成度方向，只要有一个方向五子连成一条直线就说明有一方获胜，游戏结束；另一种思路为只在当前下棋的4个方向进行判断，我的程序采用的是第二种，所以IsOver方法除了int[][]Array参数外，还有x,y参数，（x,y）表示当前下棋的坐标点。
（5）display()
通过调用自定义面板类的显示回调函数用于重新显示游戏界面，达到每下一步棋及时更新游戏界面的目的。
（6）、GetValue(int flag, int num)
估值函数，根据经验把棋局分成只有1颗棋相连，2颗棋相连且两端被封死，2颗棋相连且一端封死另一端活的，2颗棋相连且两端都是活的，同理3颗棋、4颗棋也各自可分3种情况。不同的情况对应不同的估价值。估价值的设定是决定计算机一方是否智能的一个关键因素。
（7）、GetPredictValue(int flag, int num)
对未连成一片但通过再下一颗子就能连成一片的局面进行估值，这在双方下棋的有限步骤内是能产生重要影响的。如果每局棋仅考虑当前一步，是不可取的。
（8）、Evaluate(int[][] Array, int x, int y)
根据棋面具体情况以及预先设定的估值函数，对某个点对应的局面进行评估。由于每次双方只能下一颗棋，所以可以每次取当前局面的所有点中对应估值最大值点的估值作为整个局面的估值。
（9）、GetGreedNext()
计算机下棋方法1，对应难度等级为简单，采用贪心思想。每次下棋前在求得最有利点下棋，而是否最有利只是通过一步评估。算法伪码描述为：
Max取负无穷大
for(行i从0到)
{
For(列j从0到)
{
If((i，j)对应的位置无棋)
{
a.假设放上一颗由人控制的棋，求估价值；
b.假设放上一颗由计算机控制的棋，求估价值；
c.取二者中较大值作为(i,j）处的估价值tmp；
d.取tmp与Max较大值赋值给Max.
}
}
}
最终Max对应的点就是当前整个局面中最大的估值点。至于上述为什么要考虑双方都在该点下棋的情况呢？主要原因为下五子棋是个攻防兼备的过程，不仅要考虑自己对自己最有利，还要考虑对对手最不利，通俗来讲就是在自己赢的时候不能让对手先赢。
（）、GetSearchNext(int LookLength)
derectSearch(int [][]Array,boolean who,int deepth)
计算机下棋方法2：直接搜索法,对应难度等级为中等。
每步棋最多有个不同下法，若采用直接搜索法则对应的孩子节点有个（在下棋过程中会逐渐减少），即每层有最多个节点待扩展，这就决定了直接搜索进行不超过2次—主要原因有两点：
a.采用深度优先搜索需要递归，递归中状态过多可能会爆栈，我们知道递归是用栈机制来实现的；采用宽度优先搜索又需要存储为扩展的节点，这对内存容量要求很高。
b.不管深搜还是广搜，在时间复杂度为O(N^m)的情况下都是不能接受的。其中N为当前棋局的待扩展节点，最大;m为搜索的深度。
综上所述，在采用直接搜索法时搜索深度不能太深，严格来说是应该控制在2层以内，在计算机运算速度在^7次每秒的情况下，理论和实验都表明超过2层就会变得很慢且这种趋势成指数级增长。
直接搜索算法伪代码为
GetSearch(boolean flag，int deep)
{
如果deep等于0，返回当前棋局估值；
for(行i从0到)
{
For(列j从0到)
{
If((i，j)对应的位置无棋)
{
如果轮到计算机下棋，置标志位为2
GetSearch(！flag，deep-1)；
如果轮到人下棋，置标志位为1；
GetSearch(！flag，deep-1)；
}
}
}
}
（）、GetMinMaxsearchNext(int LookLength)
MinMaxsearch(int [][]Array,boolean who, int deepth)
计算机下棋算法3：极大极小博弈树法,对应难度等级为困难。五子棋是个博弈游戏，当前在寻找对自己最有利的下棋点时要尽可能保证对对手最不利，这种思想可以用极大极小博弈树
围棋AI及GUI的使用简介
围棋AI的崛起与进步: KataGo，这款强大的AI在入门级设备上也能游刃有余，通过kata1-bcx2-s-d模型运行，每步仅需3秒。在性能相对较低的手机处理器上，它甚至能展现出超越笔记本5-倍的计算能力，让“地球人”也有了挑战的可能。 围棋AI的选择与获取: AI世界根据功能和开放程度分为五个等级。A类是商业级别的封闭源码，棋力有限；B、C类则是商业性质的付费选项，部分提供免费试用；D类为开源免费，如KataGo、SAI等，可能需要用户自行编译或调整参数；E类则是一键即用，如KaTrain和q5Go，无需额外配置。 安装与使用开源围棋AI: 对于A类，确保硬件兼容至关重要；B、C类可能需要额外的安装步骤或编程技能；D类则是将GUI与AI完美结合；E类则直接适用于那些寻求便捷的用户。 使用中的注意事项: 开源软件可能涉及兼容性挑战，务必关注电脑性能负载。在移动设备上，LazyBaduk和BadukAI等应用可供选择。使用时，AI不仅是分析工具，它能揭示棋局中的恶手并提供推荐，但切勿盲目依赖，保持理性思考。 围棋GUI的优势与应用: GUI界面通常以简洁的蓝底粗体设计呈现，易于理解和操作。搜索关键词"weiqi"和"AI"，在项目主页上寻找装配指导。通过AI的深度学习，你可以提升棋艺，理解推荐策略，而非盲目崇拜。术语解析：AI软件，开源意味着源代码公开，而围棋，也就是我们常说的"weiqi"。如果你对围棋AI有更深入的兴趣，这里推荐一篇深入探讨的文章。