php 软件运行硬件环境,atk:运行_quantumatk_需要的硬件和操作系统环境

对于 PHP 软件，它可以运行在多种硬件和操作系统环境中，包括 Windows、Linux、Mac OS 等。一般来说，PHP 软件的运行环境要求比较低，只需要一个支持 PHP 的 Web 服务器和一个 PHP 解释器即可。

至于运行 QuantumATK 的硬件和操作系统环境要求，它是一个基于量子力学的软件，需要在高性能计算机上运行。具体来说，QuantumATK 要求的硬件环境包括：

- 多核 CPU，建议使用 Intel Xeon 或 AMD Opteron 等高性能处理器；
- 大容量内存，建议至少 16GB 的内存；
- 快速的硬盘存储，建议使用固态硬盘（SSD）或 RAID 阵列；
- 支持 CUDA 的显卡，建议使用 NVIDIA 的 Tesla 或 Quadro 系列显卡。

QuantumATK 要求的操作系统环境包括：

- Linux 系统，建议使用 Red Hat Enterprise Linux 或 CentOS；
- Windows 系统，建议使用 Windows Server 2012 或更高版本。

需要注意的是，QuantumATK 是商业软件，需要购买许可证才能使用。

相关问题

undefined symbol: atk_component_scroll_to_point

这个错误通常是由于缺少ATK库的导致的。ATK库是GTK+的一个组件，提供了访问可访问性工具包（Accessibility Toolkit）的功能。

要解决这个错误，可以尝试以下步骤：

1. 确认是否已安装ATK库。在Linux系统上，可以使用以下命令检查是否已安装ATK库：

dpkg -l | grep libatk

如果没有安装，可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install libatk-adaptor
sudo apt-get install libatk1.0-0

2. 如果已安装ATK库，但仍出现该错误，请将ATK库的路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。可以使用以下命令将ATK库路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/atklibs

其中，/path/to/atklibs 是ATK库的路径。

3. 如果上述步骤仍然无法解决问题，请检查编译选项中是否正确地链接了ATK库。在CMake GUI中，可以通过设置"ATK_LIBRARY"选项来指定ATK库的路径。

希望这些步骤可以帮助你解决这个问题。

def _get_thread_target(self, obs, last_move, alpha, beta, depth, score_dict): def _min(): _beta = beta self._last_move_list.append(last_move) if depth == 0: score_atk, score_def = self.evaluate(obs) self._last_move_list.pop() # 对于只搜一层的情况下，必须要教会AI防守活三和冲四。这里的做法是手动提高对方活三和冲四的分数 if score_def < score_3_live: if score_atk > score_def: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_def + self._atk_def_ratio * score_atk else: if score_def == score_3_live: if score_atk >= score_4: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_4 else: # 为了防止AI在对方有活四的情况下放弃治疗 if score_def >= score_4_live: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_5 else: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_4_live x, y = int(last_move[0]), int(last_move[1]) score_dict[(x, y)] = score if self._show_info: print((x, y), 'atk=', score_atk, 'def=', score_def, 'total=', score) return score

这段代码是一个博弈树搜索算法中的极小化函数，用于计算对手最优决策下的最小分数。该函数接受多个参数，包括当前的观察状态 obs、对手上一步的落子位置 last_move、当前搜索的 alpha 和 beta 值、搜索的深度 depth、以及一个分数字典 score_dict，用于记录每个位置的分数。

在函数内部，首先将对手上一步的落子位置加入到 self._last_move_list 列表中，然后根据当前搜索深度和棋盘状态 obs 计算出当前状态下的分数 score_atk 和 score_def，分别代表己方和对方的得分。接着对于不同的得分情况，手动调整对方的分数，以便能够让 AI 学会防守活三和冲四等棋局中的特殊情况。最后将当前位置的分数记录到 score_dict 中，并返回当前状态下对手的最小分数。