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零售公司大多是脑力劳动，并且遵循一个逻辑。之前我们觉得把这个逻辑变成规则，让机器自动去执行，最多再加一个人工校验和优化就够了。后面发现，零售运营的终极目标应该是智能化，通过AI、机器学习、算法去突破人工的局限性。

AlphaZero的启示

去年阿尔法狗和AlphaZero轰动一时，所有人都知道AlphaZero和阿尔法狗能下围棋。但这其实是通用的算法，不仅可以下围棋，也可以下中国象棋或者国际象棋在内的任何棋类，只要博弈类的它都可以做。有一个公认的神一样存在的趋于完美的国际象棋程序叫stockfish，它是多年来很多顶尖棋手不断地把自己的经验通过程序员转化成精心构造的算法和评估函数，结果AlphaZero仅经过4个小时的学习就完败stockfish。

曾经看到这样一个问题，一个字典中的元素是列表，将这个列表元素赋值给一个变量，然后修改这个列表中元素的值，结果发现，字典中那个列表也同样修改了。那个问题如下：

dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}x = dict['a']for i in range(5):
    x[i] = 0print(dict['a'])

程序运行结果如下： [0, 0, 0, 0, 0]

这儿涉及到Python赋值到底是引用还是拷贝一份的问题，即赋值时是传值还是传址。上面问题是将"a"的值赋给了x出现了上述情况，如果是将"b"的值赋给了x，当我们修改x的值时，字典dict的值并不受影响。

>>> dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}>>> x = dict['b']>>> x2>>> x=x+3>>> x5>>> dict{'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': 2}>>>

当我们不知道是引用还是拷贝的情况下，可以显式的拷贝。比如字典对象本身都具有拷贝的方法：

x=dict.copy()

没有拷贝方法的对象，也是可以拷贝的。这儿我们引入一个深拷贝的概念，深拷贝——即python的copy模块提供的一个deepcopy方法。深拷贝会完全复制原变量相关的所有数据，在内存中生成一套完全一样的内容，在这个过程中我们对这两个变量中的一个进行任意修改都不会影响其他变量。还是上面的代码，如果改成如下：

import copy
dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}x = copy.deepcopy(dict['a'])for i in range(5):
    x[i] = 0print(dict['a'])

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