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但是阿尔法狗到alphazero之间发生了什么变化？阿尔法狗做的是我们说的演进史第三步自动化，它的训练方式是读所有棋谱并记下来：人类棋手怎么做决策，什么样的局面走怎样的定式，找到一个最优解。Alphazero是一个质变的升华版，它脑子里面没有经验，定式都是不存在的，它只有一个客观规则就是棋类的落子规则是什么，怎么计算输赢，这是唯一原则。

AlphaZero上来就左右互博先自己和自己博弈个几十万局，再用MCTS（蒙特卡罗树搜索）评估，然后对网络重新训练优化，最后看这个算法是否是最优解，这应该是可以给零售行业很多启发。我们面对复杂的零售规则，拍脑袋做的决策能保证都是最优解吗，肯定不是，我们只能相信机器，靠算法、靠AI来解决。

运行结果dict值不受影响。

除了深拷贝，copy模块还提供一个copy方法，称其为浅拷贝，对于简单的对象，深浅拷贝都是一样的，上面的词典对象的copy方法就是浅拷贝。

>>> dict{'a': [8, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>> dd=copy.copy(dict)>>> dd{'a': [8, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>> dd['a'][0]=7>>> dd{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>> dict{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>> ee=dict.copy()>>> ee{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>> ee['a'][0]=9>>> ee{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>> dict{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>> ee['b']=5>>> ee{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 5}>>> dict{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}>>>

浅拷贝时改变第一层次相互不受影响（上例中词典b值的修改），第二层次（上例中词典a的列表值修改）就相互影响了，改一个，其他跟着变。看看id吧：

>>> id(dict)20109472>>> id(dd)20244496>>> id(ee)20495072>>> id(dd['a'])20272112>>> id(ee['a'])20272112>>> id(dict['a'])20272112>>>

可见词典各个拷贝的id是不同的，但词典a值的id是相同的。如果我们需要真正意义的拷贝，就用深拷贝吧。

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