«победа сегфолтом» и другие эксплойты шахматных движков

Terms of use

Stockfish is free, and distributed under the GNU General Public License version 3
(GPL v3). Essentially, this means you are free to do almost exactly
what you want with the program, including distributing it among your
friends, making it available for download from your website, selling
it (either by itself or as part of some bigger software package), or
using it as the starting point for a software project of your own.

The only real limitation is that whenever you distribute Stockfish in
some way, you MUST always include the full source code, or a pointer
to where the source code can be found, to generate the exact binary
you are distributing. If you make any changes to the source code,
these changes must also be made available under the GPL.

For full details, read the copy of the GPL v3 found in the file named
Copying.txt.

Блюда

Baccalà алла Лукана : Традиционный рецепт от Базиликата

Голландско- суринамский «broodje bakeljauw» в Нидерландах (булочка с нарезанными огурцами и нарезанной и приправленной пряностями вяленой рыбой ).

Baccalà алла Висентина , древний и традиционный итальянский блюдо родом из Виченцы , сделан из вяленой (смешения не из высушивается и соленая треска , хотя это , как известно в стандарте итальянского baccalà ) и подается на или рядом с полентой . В итальянском регионе Базиликата так называемая баккала алла лукана готовится из типичного перца, называемого « круски » (диалектное слово «хрустящий»). Блюда из вяленой рыбы (местные жители называют бакалар ) традиционно едят в канун Рождества в Хорватии , особенно в Далмации .

В Каталонии вяленая рыба является ингредиентом для прибоя и дерна, называемого es niu.

Вяленая рыба популярна в Западной Африке , где ее используют во многих супах, которые дополняют основные зерновые продукты фуфу и гарри . В юго-западной части Нигерии у йоруба он называется панла. Также основной ингредиент закуски игбо, называемой «Угба на Окпороко» или «укази» среди народа охафия в штате Абиа в Нигерии. В Абиа вяленая рыба довольно популярна и является постоянным ингредиентом многих местных деликатесов. Большинство импортеров «окпороко» базируются в городе Аба в штате Абиа. Среди людей Umuahia, в праздничные периоды, лучший штапельного является Ukazi суп , который обязательно должен быть очень хорошо убранным с okporoko или треска , как это в народе называют. Народ кве , рыбацкий народ англоязычной части Камеруна , использует вяленую рыбу для ароматизации пальмовых орехов или банги , которые можно есть с пудингом из кокоя, называемым квакоко . Название окпороко для вяленой рыбы среди игбо Нигерии относится к звуку, который издает твердая рыба в горшке, и буквально переводится как «звук, издающий звук в горшке».

И вяленую рыбу, и соленую треску можно превратить в лютефиск .

What to expect from the Syzygy tablebases?

If the engine is searching a position that is not in the tablebases (e.g.
a position with 8 pieces), it will access the tablebases during the search.
If the engine reports a very large score (typically 153.xx), this means
it has found a winning line into a tablebase position.

If the engine is given a position to search that is in the tablebases, it
will use the tablebases at the beginning of the search to preselect all
good moves, i.e. all moves that preserve the win or preserve the draw while
taking into account the 50-move rule.
It will then perform a search only on those moves. The engine will not move
immediately, unless there is only a single good move. The engine likely
will not report a mate score, even if the position is known to be won.

It is therefore clear that this behaviour is not identical to what one might
be used to with Nalimov tablebases. There are technical reasons for this
difference, the main technical reason being that Nalimov tablebases use the
DTM metric (distance-to-mate), while the Syzygy tablebases use a variation of the
DTZ metric (distance-to-zero, zero meaning any move that resets the 50-move
counter). This special metric is one of the reasons that the Syzygy tablebases are
more compact than Nalimov tablebases, while still storing all information
needed for optimal play and in addition being able to take into account
the 50-move rule.

Training Guide

Generating Training Data

Use the «no-nnue.nnue-gen-sfen-from-original-eval» binary. The given example is generation in its simplest form. There are more commands.

This will save a file named «generated_kifu.bin» in the same folder as the binary. Once generation is done, rename the file to something like «1billiondepth12.bin» to remember the depth and quantity of the positions and move it to a folder named «trainingdata» in the same directory as the binaries.

Generation Parameters

• Depth is the searched depth per move, or how far the engine looks forward. This value is an integer.
• Loop is the amount of positions generated. This value is also an integer

Generating Validation Data

The process is the same as the generation of training data, except for the fact that you need to set loop to 1 million, because you don’t need a lot of validation data. The depth should be the same as before or slightly higher than the depth of the training data. After generation rename the validation data file to val.bin and drop it in a folder named «validationdata» in the same directory to make it easier.

Training a Completely New Network

Use the «avx2.halfkp_256x2-32-32.nnue-learn.2020-07-11» binary. Create an empty folder named «evalsave» in the same directory as the binaries.

Nets get saved in the «evalsave» folder.

Training Parameters

• eta is the learning rate
• lambda is the amount of weight it puts to eval of learning data vs win/draw/loss results. 1 puts all weight on eval, lambda 0 puts all weight on WDL results.

Reinforcement Learning

If you would like to do some reinforcement learning on your original network, you must first generate training data using the learn binaries. Make sure that your previously trained network is in the eval folder. Use the commands specified above. Make sure is set to false so that the data generated is using the neural net’s eval by typing the command before typing the command. You should aim to generate less positions than the first run, around 1/10 of the number of positions generated in the first run. The depth should be higher as well. You should also do the same for validation data, with the depth being higher than the last run.

After you have generated the training data, you must move it into your training data folder and delete the older data so that the binary does not accidentally train on the same data again. Do the same for the validation data and name it to val-1.bin to make it less confusing. Make sure the evalsave folder is empty. Then, using the same binary, type in the training commands shown above. Do NOT set to true, it must be false or you will get a completely new network, instead of a network trained with reinforcement learning. You should also set eval_save_interval to a number that is lower than the amount of positions in your training data, perhaps also 1/10 of the original value. The validation file should be set to the new validation data, not the old data.

After training is finished, your new net should be located in the «final» folder under the «evalsave» directory. You should test this new network against the older network to see if there are any improvements.

Платформы

Релизные и разрабатываемые версии доступны как исходный код C ++ и как предварительно скомпилированные версии для Microsoft Windows , macOS , 32-разрядной / 64-разрядной версии Linux и Android .

Stockfish был очень популярным движком на различных платформах. На настольных компьютерах это шахматный движок по умолчанию, связанный с интерфейсными программами интернет-шахматного клуба BlitzIn и Dasher. На мобильных устройствах он поставляется в комплекте с приложением Stockfish, SmallFish и Droidfish. Другие графические пользовательские интерфейсы, совместимые со Stockfish, включают Fritz , Arena, Stockfish для Mac и PyChess . По состоянию на март 2014 года Stockfish — это шахматный движок, используемый Lichess , популярным шахматным онлайн-сайтом.

Stockfish можно скомпилировать в WebAssembly или JavaScript , что позволит запускать его в браузере. И Chess.com, и Lichess предоставляют Stockfish в этой форме в дополнение к серверной программе.

The UCI protocol and available options

Developers can see the default values for UCI options available in Stockfish by typing
in a terminal, but the majority of users will typically see them and
change them via a chess GUI. This is a list of available UCI options in Stockfish:

• The number of CPU threads used for searching a position. For best performance, set
  this equal to the number of CPU cores available.

• The size of the hash table in MB. It is recommended to set Hash after setting Threads.

• Clear the hash table.

• Let Stockfish ponder its next move while the opponent is thinking.

• Output the N best lines (principal variations, PVs) when searching.
  Leave at 1 for best performance.

• Toggle between the NNUE and classical evaluation functions. If set to «true»,
  the network parameters must be available to load from file (see also EvalFile),
  if they are not embedded in the binary.

• The name of the file of the NNUE evaluation parameters. Depending on the GUI the
  filename might have to include the full path to the folder/directory that contains the file.
  Other locations, such as the directory that contains the binary and the working directory,
  are also searched.

• An option handled by your GUI.

• An option handled by your GUI. If true, Stockfish will play Chess960.

• If enabled, show approximate WDL statistics as part of the engine output.
  These WDL numbers model expected game outcomes for a given evaluation and
  game ply for engine self-play at fishtest LTC conditions (60+0.6s per game).

• Enable weaker play aiming for an Elo rating as set by UCI_Elo. This option overrides Skill Level.

• If enabled by UCI_LimitStrength, aim for an engine strength of the given Elo.
  This Elo rating has been calibrated at a time control of 60s+0.6s and anchored to CCRL 40/4.

• Lower the Skill Level in order to make Stockfish play weaker (see also UCI_LimitStrength).
  Internally, MultiPV is enabled, and with a certain probability depending on the Skill Level a
  weaker move will be played.

• SyzygyPath

  Path to the folders/directories storing the Syzygy tablebase files. Multiple
  directories are to be separated by «;» on Windows and by «:» on Unix-based
  operating systems. Do not use spaces around the «;» or «:».

  Example:

  It is recommended to store .rtbw files on an SSD. There is no loss in storing
  the .rtbz files on a regular HD. It is recommended to verify all md5 checksums
  of the downloaded tablebase files () as corruption will
  lead to engine crashes.

• Minimum remaining search depth for which a position is probed. Set this option
  to a higher value to probe less aggressively if you experience too much slowdown
  (in terms of nps) due to tablebase probing.

• Disable to let fifty-move rule draws detected by Syzygy tablebase probes count
  as wins or losses. This is useful for ICCF correspondence games.

• Limit Syzygy tablebase probing to positions with at most this many pieces left
  (including kings and pawns).

• Assume a time delay of x ms due to network and GUI overheads. This is useful to
  avoid losses on time in those cases.

• Lower values will make Stockfish take less time in games, higher values will
  make it think longer.

• Tells the engine to use nodes searched instead of wall time to account for
  elapsed time. Useful for engine testing.

• Write all communication to and from the engine into a text file.

For developers the following non-standard commands might be of interest, mainly useful for debugging:

• Performs a standard benchmark using various options. The signature of a version (standard node
  count) is obtained using all defaults. is currently .

• Give information about the compiler and environment used for building a binary.

• Display the current position, with ascii art and fen.

• Return the evaluation of the current position.

• Exports the currently loaded network to a file.
  If the currently loaded network is the embedded network and the filename
  is not specified then the network is saved to the file matching the name
  of the embedded network, as defined in evaluate.h.
  If the currently loaded network is not the embedded network (some net set
  through the UCI setoption) then the filename parameter is required and the
  network is saved into that file.

Stockfish

Шахматный движок Stockfish – один из сильнейших в мире, наряду с Komodo и Houdini. В данной статье мы представим вам историю его развития, текущий рейтинг и подскажем, где его можно бесплатно скачать.

В переводе Stockfish – вяленая рыба. Первая версия программы вышла в 2008 году. Главные разработчики: Торд Ромстад (Tord Romstad) – Норвегия, Марко Костальба (Marco Costalba) – Италия, Йоона Кииски (Joona Kiiski) – Финляндия и Гарри Линскотт (Garry Linscott) – Канада. За свою десятилетнюю историю на январь 2018 года в разработке приняло участие 136 человек.

Программа написана на С++ и адаптирована под все современные операционные системы.

Стиль игры шахматного движка – универсальный, с тактическим уклоном.

Работа Stockfish, как и большинства современных движков, основана на использовании UCI-протокола, обеспечивающего взаимодействие движка с их графическим интерфейсом. Это означает, что для того, чтобы воспользоваться движком, потребуется графический интерфейс пользователя GUI или проще говоря, оболочка. Такой оболочкой могут послужить бесплатные графические интерфейсы Arena Chess GUI, GUI SCID, GUI Winboard или платные ChessBase Reader, Fritz Chess.

Противостояние Stockfish с Komodo и Houdini

Май 2014 – Стокфиш стал чемпионом TCEC (Сезон 6, 2014), неофициального мирового шахматного чемпионата среди движков, обыграв в суперфинале Комодо со счетом 35,5-28,5.

Декабрь 2014 – Стокфиш расстался с чемпионством TCEC (Сезон 7, 2014), проиграв в суперфинале матч-реванш Комодо со счетом 30,5-33,5.

Ноябрь 2015 – Стокфиш со счетом 46,5-53,5 снова проиграл Комодо в суперфинале TCEC (Сезон 8, 2015).

Декабрь 2016 – в суперфинале TCEC (Сезон 9, 2016) Стокфиш обыграл Гудини со счетом 54,5-45,5.

Ноябрь 2017 – за весь турнир TCEC (Сезон 10, 2017) Стокфиш не потерпел ни одного поражения, но не попал в суперфинал, пропустив туда Комодо и Гудини и заняв 3-е место.

Рейтинг Stockfish на 2020 год

Последние годы Стокфиш неизменно занимает лидирующие позиции в различных рейтинг-листах. На 30 апреля 2020 года в наиболее авторитетном рейтинг-листе шахматных движков CCRL 40/40 Стокфиш располагается на первом месте:

Stockfish

Отличительной особенностью Stockfish является его открытый исходный код и политика распространения – движок доступен бесплатно любому пользователю, желающему его скачать. Сделать это можно прямо на официальном сайте разработчика.

Доступен на операционных системах: Windows, Mac OS X, Linux, iOS, Android.

Текущая версия: Stockfish 11 (30 апреля 2020 года).

Также, помимо скомпилированных финальных версий для различных ОС, разработчики данного движка предлагают доступ к исходному коду.

Видео с комментариями партии Stockfish – Komodo TCEC Season 10 – Stage 2

Источник

Large Pages

Stockfish supports large pages on Linux and Windows. Large pages make
the hash access more efficient, improving the engine speed, especially
on large hash sizes. Typical increases are 5..10% in terms of nodes per
second, but speed increases up to 30% have been measured. The support is
automatic. Stockfish attempts to use large pages when available and
will fall back to regular memory allocation when this is not the case.

Support on Linux

Large page support on Linux is obtained by the Linux kernel
transparent huge pages functionality. Typically, transparent huge pages
are already enabled, and no configuration is needed.

Compiling Stockfish yourself from the sources

Stockfish has support for 32 or 64-bit CPUs, certain hardware
instructions, big-endian machines such as Power PC, and other platforms.

On Unix-like systems, it should be easy to compile Stockfish
directly from the source code with the included Makefile in the folder
. In general it is recommended to run to see a list of make
targets with corresponding descriptions.

When not using the Makefile to compile (for instance, with Microsoft MSVC) you
need to manually set/unset some switches in the compiler command line; see
file types.h for a quick reference.

When reporting an issue or a bug, please tell us which Stockfish version
and which compiler you used to create your executable. This information
can be found by typing the following command in a console:

Large Pages

Stockfish supports large pages on Linux and Windows. Large pages make
the hash access more efficient, improving the engine speed, especially
on large hash sizes. Typical increases are 5..10% in terms of nodes per
second, but speed increases up to 30% have been measured. The support is
automatic. Stockfish attempts to use large pages when available and
will fall back to regular memory allocation when this is not the case.

Support on Linux

Large page support on Linux is obtained by the Linux kernel
transparent huge pages functionality. Typically, transparent huge pages
are already enabled, and no configuration is needed.

Производство и использование

Вяленая рыба из трески в Венеции , Италия

Наука создания хорошей вяленой рыбы во многом сравнима с наукой создания хорошего коньяка , пармской ветчины или хорошо созревшего сыра . Практики движения Слоу Фуд настаивают на том, что все эти кустарные продукты должны производиться в небольших количествах и давать время для созревания.

Готовится рыба сразу после поимки. После потрошения рыбу сушат целиком или разделяют вдоль позвоночника, оставляя хвост соединенным. Рыбу вешают на хель с февраля по май. Стабильная прохладная погода защищает рыбу от насекомых и предотвращает неконтролируемый рост бактерий . Идеальная температура чуть выше нуля градусов по Цельсию и небольшой дождь. Слишком сильный мороз испортит рыбу, так как лед разрушает волокна в рыбе. Климат в северной Норвегии отлично подходит для производства вяленой рыбы. Благодаря стабильным условиям, вяленая рыба, добываемая на Лофотенах и Вестеролене, часто считается лучшей. Традиционный сбор трески на Лофотенах также происходит в лучшее время сушки. Из-за более мягкого и более влажного климата солено- сушеный сиг ( klippfisk ) был более распространен в рыболовных районах Западной Норвегии.

После трех месяцев висения на хелле рыба созревает еще два-три месяца в помещении, в сухом и проветриваемом помещении. Во время сушки испаряется около 80% воды в рыбе. Вяленая рыба сохраняет все питательные вещества свежей рыбы только в концентрированном виде: поэтому она богата белками , витаминами , железом и кальцием .

После сортировки по качеству большая часть вяленой рыбы экспортируется в Италию , Хорватию и Нигерию . В Норвегии и Исландии вяленая рыба в основном используется в качестве закуски и для производства лютефиска . В Италии рыбу (так называемую стоккафиссо ) вымачивают, используют в различных блюдах и считают деликатесом.

Низкокачественный вяленький вялень также часто используется в качестве дополнительного корма для домашних животных , в первую очередь, как корм для собак или лакомство для собак .

В рамках проекта SafeTrackFood 2012–2015 гг. Был разработан метод выращивания вяленого вяленого мяса в домашних условиях для ускорения безопасного созревания и сушки рыбы.

Terms of use

Stockfish is free, and distributed under the GNU General Public License version 3
(GPL v3). Essentially, this means you are free to do almost exactly
what you want with the program, including distributing it among your
friends, making it available for download from your website, selling
it (either by itself or as part of some bigger software package), or
using it as the starting point for a software project of your own.

The only real limitation is that whenever you distribute Stockfish in
some way, you MUST always include the full source code, or a pointer
to where the source code can be found, to generate the exact binary
you are distributing. If you make any changes to the source code,
these changes must also be made available under the GPL.

For full details, read the copy of the GPL v3 found in the file named
Copying.txt.

Aimchess

Aimchess — отличное приложение для обучения и совершенствования в шахматах. В нем вы каждый день будете проходить новые уроки, изучать новые стратегии, зарабатывая тем самым очки, за которые вы сможете получить доступ к новым урокам.

Два самых популярных и бесплатных сайта для онлайн-шахмат — это Chess.com и Lichess. Aimchess работает с ними обоими, проводя ИИ-анализ вашего стиля игры. Просто введите имя пользователя и приложение создаст отчет, в котором проанализирует ваши последние партии и укажет на слабые и сильные места, а также даст советы по улучшению игры. Если плохо владеете английским языком — используйте встроенный переводчик в Google Chrome, чтобы перевести рекомендации на русский язык.

Помимо этого, вам будут доступны ежедневные уроки, заточенные именно под ваш стиль игры. Временами приложение будет пересматривать партии, которые вы проиграли и анализировать их для вас.

Бесплатная версия предоставляет девять бесплатных уроков в день, проводит анализ до 40 последних игр, а количество отчетов ограничено тремя. Платная версия за 8 долларов в месяц предоставит неограниченные уроки, анализ до 1000 игр и до 10 отчетов.

Доступно для Android / iPhone / Онлайн.

ТОП-50 движков

№	Движок	ЭЛО	Игры	Баллы	Победы %	Ничьи %	Автор
1	Stockfish 10	3551	27653	86.76	74.49	24.50	Romstad, Costalba, Kiiski, Linscott
2	Houdini 6.02	3465	16240	80.81	64.08	33.40	Robert Houdart
3	Komodo 12.3	3396	40000	73.93	56.79	34.30	Dailey, Kaufman,Lefler
4	Fire 7.1	3354	30075	69.41	48.65	41.50	Norman Schmidt
5	Xiphos 0.5	3319	19700	66.66	46.95	39.40	Milos Tatarevic
6	Ethereal 11.25	3312	24470	65.33	44.07	42.50	Andrew Grant
7	Laser 1.7	3274	22499	61.94	41.82	40.20	Jeffrey An, Michael An
8	Shredder 13	3271	40771	63.93	42.05	43.80	Stefan Meyer-Kahlen
9	Booot 6.3.1	3251	17406	53.43	27.02	52.80	Alex Morozov
10	Andscacs 0.95	3239	25722	58.23	37.85	40.80	Daniel Jose Queralto
11	Fizbo 2.0	3233	33983	56.74	37.79	37.90	Youri Matiounine
12	Gull 3	3194	35168	58.29	37.03	42.50	Vadim Demichev
13	Schooner 2.0.34	3169	20336	50.21	30.56	39.30	Dennis Sceviour
14	Fritz 16	3159	21943	52.16	31.90	40.50	Chessbase
15	Equinox 3.30	3152	27196	54.86	33.39	42.90	Colli, Rocchi
16	Chiron 4	3150	27433	51.62	29.90	43.40	Ubaldo Andrea Farina
17	Critter 1.6a	3145	32304	53.61	32.41	42.40	Richard Vida
18	Rofchade 2.0	3132	21250	47.47	27.60	39.70	Ronald Friedrich
19	Nirvana 2.4	3117	25259	49.34	28.89	40.90	Thomas Kolarik
20	Pedone 1.9	3108	18902	45.14	26.15	38.00	Fabio Gobbato
21	Texel 1.07	3098	23670	47.34	29.07	36.60	Peter Osterlund
22	Hannibal 1.7	3094	27263	46.92	26.74	40.40	Sam Hamilton, Edsel Apostol
23	Nemorino 5.00	3093	20484	45.13	27.39	35.50	Christian Gunther
24	Senpai 2.0	3074	22396	44.15	25.30	37.70	Fabien Letouzey
25	Protector 1.9.0	3062	25684	45.86	25.95	39.80	Raimund Heid
26	iCE 3.0	3058	21805	46.82	28.75	36.10	Thomas Petzke
27	Vajolet 2.2.6	3058	15110	42.40	22.90	39.00	Marco Belli
28	Chess22k 1.12	3048	16377	38.13	20.19	35.90	Sander Maassen vd Brink
29	Arasan 21.3	3043	2700	33.91	18.56	30.70	Jon Dart
30	Wasp 3.50	3030	20812	39.01	21.12	35.80	John Stanback
31	Smarthink 1.98	3030	16979	42.61	28.40	28.40	Sergei Markoff
32	SCTR 1.1f	3000	4990	36.44	19.58	33.70	Can Catin, Dogac Eidenk
33	Naum 4.6	3000	25742	39.35	21.53	35.60	Aleksandar Naumov
34	Demolito 2018-10-29	2980	17426	35.54	20.34	30.40	Lucas Braesch
35	ChessBrainVB 3.70	2980	2113	51.16	32.23	37.90	Roger Zuehlsdorf
36	Pirarucu 2.9.5	2979	12248	38.33	22.14	32.40	Raoni Campos
37	Rodent III 0.273	2949	12901	35.83	19.89	31.90	Pablo Vazquez, Pawel Koziol
38	Deuterium 2019.1.36.50	2947	16266	31.24	15.90	30.70	Ferdinand Mosca
39	HIARCS 14	2940	19029	36.52	20.69	31.70	Mark Uniacke
40	Bobcat 8.0	2929	16544	32.41	16.95	30.90	Gunnar Harms
41	Hakkapeliitta 3.0	2928	14833	34.14	21.15	26.00	Mikko Aarnos
42	Alfil 15.8	2926	777	45.37	25.10	40.50	Enrique Sanchez Acosta
43	Amoeba 2.8	2905	13761	31.57	16.74	29.70	Richard Delorme
44	Crafty 25.2	2894	14925	29.65	16.42	26.50	Bob Hyatt
45	Dirty Cucumber	2892	2134	43.09	25.68	34.80	Kannan, Valverde, Bluemers
46	Cheng 4.39	2891	17575	30.77	16.12	29.30	Martin Sedlak
47	Spark 1.0	2884	18551	31.44	16.28	30.30	Allard Siemelink
48	Sjeng 2010	2880	17481	30.08	16.08	28.00	Gian-Carlo Pascutto
49	Spike 1.4	2868	19773	29.50	15.27	28.50	Volker Bohm, Ralf Schafer
50	Atlas 3.91	2862	12107	25.58	13.70	23.70	Andres Manzanares Campillo