象棋是一种日本象棋游戏，在当地很受欢迎。关于它的起源，大多数观点认为它是从东南亚传入的，我们不不需要深究细节。
日本象棋中使用的棋盘是9*9的正方形阵列，靠近己方的三条线属于己方阵列，对方也是国际象棋中的棋子不同于象棋和国际象棋，后者是一种贝尔形状，没那么规整，前端比较尖。在游戏中，还需要利用棋子前端所指的方向来进行区别。
简单的是随机采样，通过坐标变换生成所需的球面、圆面、立方体面等样本。
在一些计算机模拟过程中，可以随机产生噪声，比如花粉在水中的随机行走，可以用来随机产生外界水分子的作用力来模拟真实情况。
当然，一些科学计算也可以这样近似。最简单的例子就是积分的近似计算。
对于一些计算机无法完全枚举的优化问题，也可以用蒙特卡罗方法得到更好的解。常见的优化方法如模拟退火、量子退火等都使用蒙特卡罗算法。
1.安装3dmax软件和vray渲染器后，先打开3dmax软件！因为vary渲染器是基于3dmax软件的！
2.打开3dmax软件后，创建一个场景图。
3.点击菜单栏中的渲染设置，会弹出一个窗口。选择窗口中的公共按钮-指定渲染器，然后单击一个三点…
4.然后将显示一个选择渲染器的窗口，其中有多个渲染器可供选择。找到类似v-ratadv的选项，单击并选择它，然后单击确定。
5.在渲染设置-公共，你可以看到你刚才选择的vray渲染器，所以它它已经打开，随时可以使用。
quant中经常用到很多机器学习和优化算法。很多算法，比如常用的蒙特卡罗模拟法，自然可以并行实现。如果采用并行计算，肯定会大大提高计算效率，加快计算时间，更快地做出决策和发出交易指令，更好地抓住稍纵即逝的机会，对于高频交易尤其有用。此外，今天美国的金融数据量也在增加。将数据适当地分布到多个计算节点或处理器可以降低对单个计算节点或处理器的性能要求，并且还降低对诸如机器存储器和网络带宽之类的其他资源的要求。
目前做quant很常用python编程语言，比如国外最流行的quantopian，国内的joinquant，uqer。在python中做并行计算的有很多，比如使用标准库中的[threadingmodule]()进行线程级并行，使用[multiprocessingmodule]()进行进程级并行，使用[concurrent.futuresmodule]()进行异步并行，使用[module]()进行各种的并行，使用[mpi4pypackage]()进行mpi消息并行计算。如果你能使用c/c、fortran或cython为python编写扩展模块，你也可以使用openmp并行。我个人的【简书主题】()和【csdn博客专栏】()有专门介绍python并行计算的，并提供了大量程序实例。有需要或者有兴趣的可以了解一下。
