2048游戏、2048游戏经典版

我的名片能运行Linux和Python，还能玩2048小游戏，成本只要20元

猜猜它是什么？印着姓名、职位和邮箱，看起来是个名片。可是右下角有芯片，看起来又像是个PCB电路板。

其实它是一台超迷你的ARM计算机，不仅能够运行Linux系统，有Python解释器，连上电脑还能玩2048小游戏。

而且只需6秒就能快速启动操作系统。

当然，它也是一个电子名片，系统中可以存入你的简历信息、照片。

这是一位嵌入式工程师George Hilliard作品，整个名片的成本才20元，却已经拥有如此多的功能，难怪让不少网友惊叹，一天之内就在Hacker News上收获2000多赞。

下面让我们一起来看看他是如何制作的吧。

在合理的设计下，这张名片的成本极低，PCB、芯片和其他电子器件加起来，总成本不超过3美元

如何选择一款成本低廉且可用的处理器，是这个项目最关键的部分。

经过大量的研究，George选择了深圳全志公司的F1C100s，选择它的原因是太XX的便宜了（damn cheap），且集成了RAM和CPU。

这款芯片是他在淘宝上买的（不得不让人感叹万能的淘宝）。其他元器件均购自LCSC。

George小哥在JLC上制作了PCB，花8美元得到了10块电路板，颜色是磨砂黑，看起来高端大气上档次。

不过制作完的PCB还是有点小问题：USB接口不够长，很难与多数端口稳定连接；芯片引脚有错，必须手动弯曲调整。

由于这些零件的尺寸很小，George小哥决定使用便宜的回流焊。而且他有激光切割机，可以制作焊锡膏丝印模板。

在涂好焊锡膏后，他手动贴上了元器件。零件和焊锡膏均符合RoHS规定。

由于手动贴一个电子器件需要10秒，因此George小哥尽量减少了贴片的数量来降低工作量。

最后附上完整的物料成本：

这里只包括硬件成本，一张名片需要2.88美元，折合人民币大约20元。

这款名片能够做什么？

由于尺寸和成本的原因，名片卡缺少I/O接口，不能再外接其他设备。尽管如此，George还是设法将很多有趣的东西塞入了固件中。

将名片的USB接口插上电脑，大约6秒内即可启动超级精简的Linux系统。电脑会将其显示为USB闪存驱动器和虚拟串行接口。

名片通过虚拟串行接口提供shell服务，我们可以登录root账户，访问以下程序：

• rogue：经典的Unix游戏《地牢爬虫》

• 2048：曾经风靡全球的数字游戏《2048》控制台版本

• fortune：各种名人名言，为了给其他功能腾出空间，并不包括完整的数据库。
• micropython：一个简化版的Python解释器。

这个名片包含一个超级精简的Linux系统，和一个简化版的Python解释器MicroPython，登录shell后还能运行rogue、2048小游戏。

在编译过程中，构建工具会生成一个小的FAT32镜像，并将其添加到UBI分区。Linux小工具子系统会将其作为存储设备呈现给PC。

George在里面放上了自己的简历和摄影作品，可以在源代码中查看到这些内容。

小哥在GitHub上开源了所有的代码、电路原理图，至于FC100s芯片如何开发，官方有技术文档可供参考。

如果你有兴趣，也可以去试试。

博客地址：https://www.thirtythreeforty.net/posts/2019/12/my-business-card-runs-linux/#source-code

源代码：https://github.com/thirtythreeforty/businesscard-linux

电路原理图：https://www.thirtythreeforty.net/media/F1C100s_Datasheet_V1.0.pdf

FC100s技术文档：https://www.thirtythreeforty.net/media/F1C100s_Datasheet_V1.0.pdfhttps://www.thirtythreeforty.net/media/Allwinner_F1C600_User_Manual_V1.0.pdf

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你玩《2048》能拿多少分？AI的最高分纪录：401912

如果让AI来玩《2048》这样的游戏，那会是怎样一种画面？

现在，有人用强化学-方法实践了起来。

于是，插上DQN的翅膀，AI从零起步，自己琢磨出了《2048》的玩法：

一起手，是不是就有内味了？

调教出这只会玩《2048》的AI的，是一位巴西老哥Felipe Marcelino。目前正在米纳斯吉拉斯联邦大学攻读CS硕士。

首先，他采用OpenAI Gym构建了自定义强化学-环境。

其中包括两种2048棋盘表示方式：

• 二进制——使用二次幂矩阵表示棋盘中的每一块区域
• 非二进制——原始数字矩阵

模型包含两种类型的神经网络：CNN和MLP（多层感知机）。

据Felipe介绍，与MLP相比，以CNN作为特征提取器的智能体表现得更好。

训完之后，老哥测试了一下，在1000把游戏中，AI有100次达到了2048。

目前，这只用DQN训练出的AI玩到2048就打住了。

不过，巴西老哥抛砖，又吸引了不少来献玉的盆友。

比如，同样采用强化学-方法，将时序差分学-和最大期望搜索相结合的2048控制器。

在10步/秒的策略下，它最高能凑出32768。

而在追求高分的路上，有一位来自日本的选手表现亮眼。

依靠7个卷积层的深度卷积网络，这只在《2048》这个游戏中最高拿到了401912分。

正如一位网友所说：这正是一个足够有趣，又不太复杂的强化学-案例。

如果你是刚刚开始学-强化学-，也不妨拿这个小项目练练手~

参考链接

《2048》相关开源项目：https://github.com/FelipeMarcelino/2048-gymhttps://github.com/aszczepanski/2048https://github.com/thomasahle/mcts-2048/

相关论文：https://www.jstage.jst.go.jp/article/ipsjjip/27/0/27_340/_pdfhttp://arxiv.org/abs/1604.05085

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