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OpenAI Gym 入门

Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其对「代理」(agent)的结构不作要求,还可以和任意数值计算库兼容(如 Tensorflow 和 Pytorch)。...,包括执行动作的次数限制、状态的变化阈值等 info(「dict」):输出学习过程中的相关信息,一般用于调试 通过上述函数,我们可以实现经典的「代理-环境循环」,在每个时间步,代理选择一个动作,环境返回一个观察...CartPole 环境中,根据官方 wiki[2],「观测状态」有四维:小车位置、小车速度、杆的角度和杆顶端的速度(初始状态每个值均在 ±0.05 区间内取随机值);「终止条件」有三条:杆的角度大于 ±...12 度,小车的位置超过 ±2.4,以及迭代次数超过 200(v1 为 500);每个步骤的「奖励」均为 1(包括终止步)。...1.3 空间 在 Gym 中,状态和动作都是通过 Space 类型来表示的,其可以定义连续或离散的子空间。

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强化学习初探 - 从多臂老虎机问题说起

在频率论统计中伯努利分布是通过最大似然估计【12】来计算的: 其中P(q)代表某个摇臂取得正回报的概率, s 是赢的次数,f是输的次数。...同时我们定义s 和 f 分别是之前以一系列实验中收集的该摇臂获胜和输钱的次数,这样我们关心的是每个摇臂下一次可能获胜的后验概率分布,即P(q|s,f)。...在贝叶斯定理【13】中后验概率通过如下公式计算: 从这个公式中我们需要进一步计算P(s,f|q) 和 P(q),其中 P(s,f|q)的含义是基于摇臂的胜率q,在s+f次实验中获胜s次的概率。...这样通过Bate分布和目前的各摇臂的胜负次数,我们能计算出每个摇臂当前最好的获胜概率,从而选择下一步的行动。...在python实现【16】中,我们把三个摇臂当前的获胜次数(1+s)和失败次数(1+f)作为参数传入numpy.random.beta()方法中计算各摇臂的后验货胜率,然后选择当前胜率最大的摇臂去玩下一次

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    玩转石头剪刀布游戏 - Java编程实现

    引言: 石头剪刀布,这是一款简单有趣的手势猜拳游戏,常见于休闲娱乐和决策游戏中。在本篇博客中,我们将使用Java编程语言来实现这个经典的游戏,并通过代码展示如何使游戏持续进行,同时统计玩家获胜的次数。...它们之间的胜负关系如下: 石头胜剪刀 剪刀胜布 布胜石头 积分规则:获胜+3分 失败-2分 平局不得分 代码实现:让我们看一下如何使用Java编写代码来实现石头剪刀布游戏。...以下是我的代码示例:  import java.util.Random; import java.util.Scanner; public class Fingerguessing { public...每次游戏结束后,会判断胜负关系并统计玩家和电脑的获胜次数。 结语: 通过这篇博客,我们了解了如何使用Java编程语言来实现石头剪刀布游戏,并添加了循环和统计获胜次数的功能。...希望你通过这个简单的示例代码能够更好地理解和运用Java编程。现在你可以尝试运行代码,并和电脑玩一局石头剪刀布游戏! 希望你喜欢这篇博客,如果有任何问题或反馈,请随时在下方评论区留言。谢谢阅读!

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    基于python实现Tic Tac Toe游戏

    本文将使用Python语言来编写一个简单的Tic Tac Toe游戏,让大家可以在终端中玩这个经典的游戏。...游戏规则 再来详细介绍一下Tic Tac Toe游戏的游戏规则,具体如下所示: 1、游戏使用一个3x3的方格棋盘。 2、两名玩家轮流在空白方格中放置自己的“X”或“O”。...Tac Toe游戏框架,玩家可以通过终端输入来放置自己的“X”或“O”,游戏会在每次玩家放置标记后检查是否有玩家获胜或平局,并相应地提供相应的结果。...尤其是在上文源码的实现过程中,介绍了如何设计游戏的数据结构,如何处理用户输入,以及如何判断游戏的胜负条件,通过编写代码,实现游戏,可以锻炼自己的逻辑思维和问题解决能力,尤其是在编写代码的过程中,需要仔细考虑每个步骤的逻辑...,处理各种可能的情况,并确保程序的正确性和可靠性。

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    IOCCC 2020的一个项目

    不过我用GCC并没有编译通过。。。 ? 不知道什么情况 玩法 gcc -o prog prog.c ./prog 在P1和P2之间交替。...b 从这里我们可以计算任何二进制电路。但是,高效地做事仍然需要工作。 井字游戏 游戏本身被表示为一个18位的棋盘,每个玩家9位,以及在玩家1和玩家2之间交替的转盘计数器。...令A,B和C指向连续测试三个正方形的指针,而D则是是否有获胜的保存位置。 "%A$s%B$s%C$s%1$253d%11$hhn" // r11 = !...为了确定要打印的内容,我们必须将“内存中”的位数组强制转换为Xs和Os进行打印。这实际上很简单。...参数26是指向内存中char *的指针,该指针最初未定义,但是在printf语句中,我们将构造此字符串,使其看起来像tic-tac -脚趾板。

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    竞争型神经网络

    这一过程的实现需要用到神经元输出向量的平均值,它等价于每个神经元输出为1的百分比,显然,经常获胜的神经元,其输出为1的百分比要大。 在MATLAB工具箱中,learncon函数用于进行阈值的修正。...(2)在权值和阈值的调整过程中,学习率的选择在收敛速度和稳定性之间存在矛盾,而不像前面介绍的其他的学习算法,可以在刚开始时采用较大的学习率,而在权值和阈值趋于稳定时,采用较小的学习率。...(4)在matlab神经网络工具箱中,以函数trainr进行竞争型神农架网络的训练,用户只能限定训练的最长时间或训练的最大次数,以此终止训练,但终止训练时网络的分类性能究竟如何,没有明确的评判指标。...输出层每个神经元只与竞争层中的一组神经元连接,连接权重固定为1,训练过程中输入层和竞争层之间的权值逐渐被调整为聚类中心。...网络对所接受的每个新输入样本,都进行上面的运行过程。对于每个输入模式,网络运行过程可归纳为4个阶段: (1)匹配阶段 网络在没有输入模式之前处于等待状态,此时输入端X=0。

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    使用 HTML、CSS、JavaScript 创建一个简单的井字游戏

    在显示中,我们有一个包含X或O取决于当前用户的跨度。我们将类应用于此跨度以对文本进行着色。 第三部分是拿着游戏板的部分。它有一个container类,因此我们可以正确放置瓷砖。...首先,我将创建style.css文件并删除任何浏览器定义的边距和填充,并为整个文档设置我在 HTML 中包含的 Google 字体。...为此,我创建两个实用程序类。玩家 X 的颜色为绿色,而玩家 O 的颜色为蓝色。...我们将用一个包含九个空字符串的数组来初始化一个板。这将保存板上每个图块的 X abd O 值。我们将有一个currentPlayer持有当前回合活跃的玩家的标志。...然后我们将遍历winConditions数组并检查棋盘上的每个获胜条件。例如,在第二次迭代中,我们将检查这些值:board3、board4、board5。

    2.8K21

    Zookeeper常见问题整理

    你需要显著增大 initLimit 和 syncLimit. ZNode很大的时候很难清理。Netflix不得不创建了一个专门的程序做这事。...更多关于客户端地址列表相关的, 客户端如何正确处理CONNECTIONLOSS(连接断开) 和 SESSIONEXPIRED(Session 过期)两类连接异常 在ZooKeeper中,服务器和客户端之间维持的是一个长连接...原因在于:当一次数据修改,通知客户端,客户端再次注册watch,在这个过程中,可能数据已经发生了许多次数据修改,因此,千万不要做这样的测试:”数据被修改了n次,一定会收到n次通知”来测试server是否正常工作...Leader服务器会和每一个Follower/Observer服务器都建立TCP连接,同时为每个F/O都创建一个叫做LearnerHandler的实体。...LearnerHandler主要负责Leader和F/O之间的网络通讯,包括数据同步,请求转发和Proposal提议的投票等。Leader服务器保存了所有F/O的LearnerHandler。

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    2018年第九届CC++ A组蓝桥杯省赛真题

    题目分析 题目代码 ---- 第四题:第几个幸运数 题目描述 到x星球旅行的游客都被发给一个整数,作为游客编号。 x星的国王有个怪癖,他只喜欢数字3,5和7。...在某一赛段,哪个球队获胜了,就记录下代表它的字母,这样就形成一个长长的串。 国王总是询问:获胜次数最多的和获胜次数最少的有多大差距?...(当然,他不关心那些一次也没获胜的,认为他们在怠工罢了) 输入,一个串,表示球队获胜情况(保证串的长度<1000) 要求输出一个数字,表示出现次数最多的字母比出现次数最少的字母多了多少次。...在一个游戏中,需要小朋友坐一个圈, 每个小朋友都有自己最崇拜的小朋友在他的右手边。 求满足条件的圈最大多少人?...如果到了塔的最高层第n层扔没摔坏,则耐摔指数=n 为了减少测试次数,从每个厂家抽样3部手机参加测试。

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    机器学习 线性回归分析和预测棒球比赛数据

    思考一个团队如何才能取得 X 场胜利 当一个队的得分比对手多时,它就会获胜。但是,球队要赢了多少次?...使用一个线性回归模型,回答一个问题:如何能使一个球队获胜,在常规赛中,它的得分需要比失分多多少分?...然后,您可以将该变量用作线性回归模型中的单个自变量,因变量是获胜次数。...现在,从上面的线性回归模型中,你知道一个团队应该比它允许的 X 胜是多少次。 从本质上讲,一支球队的得分应该超过它允许的获胜次数。接下来,我们要预测球队的得分和允许的失分。...你认为你的预测在得分、允许跑数和获胜数方面是否接近实际表现?

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    【数据结构其实真不难】算法分析

    如果算法固定,那么该算法的执行时间就只和问题的输入规模有关系了。 我么再次以之前的求和案例为例,进行分析。 需求: 计算 1 到 100 的和。...我们不关心编写程序所用的语言是什么,也不关心这些程序将跑在什么样的计算机上,我们只关心 它所实现的算 法。...在修改后的运行次数中,只保留高阶项; 3....show 方法中,有一个 for 循环,所以 show 方法的时间复杂度为 O(n), 在 main 方法中, show(n) 这行 代码内部执行 的次数为 n ,第一个 for 循环内调用了...等,发展到现在的 8G ,甚至 16G 和 32G ,所以早期,算法在运行过程中对内存 的占用情况也是 一个经常需要考虑的问题。我么可以用算法的空间复杂度来描述算法对内存的占用。

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    用Python编写代码分析《英雄联盟》游戏胜利的最重要因素

    随着Riot开始了解如何改变才能使游戏更具竞争性和趣味性,这款游戏在受欢迎程度和可玩性方面都有所提高。...收集数据 我首先申请了一个使用Riot Developer Portal的应用程序,在我的应用程序被接受后,我浏览了api列表,以了解我可以请求的数据类型。...不幸的是,没有一种直接的方法可以从一个区域中取出最后X个排名的匹配项,所以我必须找到一种方法来解决这个问题。 我的解决方案是使用召唤者名称列表(用户名)来为每个玩家生成最近的比赛列表。...在前7列中,0表示“False”,1表示“True”,而在后面的列中,单元格中编码的数据表示事件发生的次数。每行都包含了一场排位比赛中的一支队伍的统计数据。...这确实很有趣,通过将每个组件与原始数据集的列关联起来,我希望了解在解释数据的差异时哪些特性是最重要的,这可以帮助我弄清楚哪些列对一个团队是否会获胜最关键。 ?

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    用python基于2015-2016年的NBA常规赛及季后赛的统计数据分析

    除去观赏精彩的比赛过程,我们也同样好奇比赛的结果会是如何。因此本节课程,将给同学们展示如何使用nba比赛的以往统计数据,判断每个球队的战斗力,及预测某场比赛中的结果。...score, A队的T,O和M表统计数据,B队Elo score, B队的T,O和M表统计数据] 四、基于数据进行模型训练和预测 4.1 实验前期准备 在本次实验环境中,我们将会使用到Python的pandas...文件夹中,包含了2015~2016年的NBA数据T,O和M表,及经处理后的常规赛和挑战赛的比赛数据2015~16result.csv,这个数据文件是我们通过在basketball-reference.com...data' #存放数据的目录 在最开始需要初始化数据,从T、O和M表格中读入数据,去除一些无关数据并将这三个表格通过Team属性列进行连接: # 根据每支队伍的Miscellaneous Opponent...,及每支队伍的Elo score计算结果,建立对应2015~2016年常规赛和季后赛中每场比赛的数据集(在主客场比赛时,我们认为主场作战的队伍更加有优势一点,因此会给主场作战队伍相应加上100等级分):

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    井字棋游戏:CodeBuddy 轻松实现经典棋盘对战

    接下来,我将分享一下如何通过CodeBuddy快速生成一个井字棋游戏,并看看它如何处理界面设计、玩家交互和胜负判定的逻辑。...✨CodeBuddy如何理解需求并生成代码?我只需要在CodeBuddy中输入一条简单的指令:“生成井字棋游戏,两个玩家轮流下棋,先连成一行的玩家胜出。”...CodeBuddy立即理解了我的需求,并自动生成了完整的游戏代码,包括:棋盘布局:自动生成一个3x3的棋盘,每个格子可以被玩家点击。...玩家交互:玩家通过点击棋盘的任意格子来落子,玩家轮流进行,点击后格子显示相应的“X”或“O”。胜负判定:当一方在一行、一列或对角线连成三颗相同棋子时,系统自动判定该玩家胜利。...(X或O)2.第一个在水平、垂直或对角线上连成一行的玩家获胜3.如果棋盘填满但没有玩家获胜,则游戏以平局结束document.addEventListener

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    Princeton Algorithms, Baseball Elimination

    由于之后在最大流的计算过程中我们需要以数组下标,即整数,来表示不同的球队,因此需要建立一个 String to Integer 和 Integer to String 的映射。...如果 x 队可以赢得的最大比赛数少于其他 i 队的获胜次数,那么 x 队将被淘汰(如上例中的 Montreal)。也就是说,如果 w[x]+ r[x]x。...直观地讲,网络中的每一个流量单位都对应着一场剩余的比赛:当它从 s 流向 t 时,它会经过代表一场比赛的顶点,比如说在球队 i 和 j 之间的比赛,然后会通过一个代表球队的顶点,即 i 或 j 中的一个...在上图中,从 s 流向 t 的一条网络流先后经过了结点 (1-2) 和 [2],这意味着球队 1 和球队 2 的比赛中获胜方是球队 2。...我们想要知道有没有一种可能,使得球队 x 在完成了所有比赛后,能够获得与球队 i 至少相同的获胜场次。

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    普林斯顿算法讲义(一)

    但是,我们通常不会计算StackOfStrings对象中String对象的内存,因为这些String对象是由客户端创建的。 问与答 问. 如何增加 Java 分配的内存和堆栈空间? A....这可能会浪费一些内存,但可以加快内存访问和垃圾回收速度。 Q. 我在我的计算实验中得到了不一致的时间信息。有什么建议吗? A. 确保你的计算消耗足够的 CPU 周期,以便你可以准确地测量它。...给定一组实数和目标值 V,找到一个连续块(任意长度),其和尽可能接近 V。 暴力法:通过暴力法计算每个连续块的总和。这需要 O(N³)的时间。...E A S Y Q U E S T I O N 解决方案。 在选择排序中涉及任何特定项目的最大交换次数是多少?涉及特定项目 x 的平均交换次数是多少? 解决方案。...无视排序网络对于在硬件中实现排序算法很有用。如何检查你的程序对所有输入都有效? 答案: Sort4.java 使用 5 个比较交换对 4 个项目进行排序。

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    如何将其用于规划星际飞行?

    前段时间,我们见证了游戏人工智能领域历史上最重大的事件——AlphaGo 成为了第一个在围棋上战胜世界冠军的计算机程序,其相关论文参阅:https://www.nature.com/articles/nature24270...这个算法很容易理解,而且也在游戏人工智能领域外有很多应用。下面我将解释 MCTS 算法背后的概念,并且还将简要介绍欧洲航天局是如何使用该算法来规划星际飞行的。...我们也要跟踪我们玩过的总次数(n)。然后对于每个 i,我们都计算 xi 周围的置信区间: 我们总是选择在具有最高 xi 上界的机器上玩(即在上式中选择 + 号)。 这是多臂赌博机问题的解决方案之一。...简单起见,我假设我们的目标是获胜,那么设我们获胜时结果为 1,其它情况的结果为 0。 真实应用案例 MAB 算法在真实世界中有很多实际的应用实现,比如价格引擎优化或寻找最优的网络广告。...如果你将时间分成区间,在每个行星处你都要进行一次决策:我应该在哪个时间段到达,又该在哪个时间段离开。每个选择都会影响后面的选择。首先,你不能在到达之前离开。

    1.1K80

    时间复杂度与空间复杂度

    时间复杂度分析 在计算机程序编写前,依据统计方法对算法进行估算,经过总结,我们发现一个高级语言编写的程序程序在计算机上运行所消耗的时间取决于下列因素: 1.算法采用的策略和方案; 2.编译产生的代码质量...上面这个例子中,如果我们要精确的研究循环的条件执行了多少次,是一件很麻烦的事情,并且,由于真正计算和的代码是内循环的循环体,所以,在研究算法的效率时,我们只考虑核心代码的执行次数,这样可以简化分析。...我们不关心编写程序所用的语言是什么,也不关心这些程序将跑在什么样的计算机上,我们只关心它所实现的算法。...这样,不计那些循环索引的递增和循环终止的条件、变量声明、打印结果等操作,最终在分析程序的运行时间时,最重要的是把程序看做是独立于程序设计语言的算法或一系列步骤。...,那么当输入规模为n时,以上算法执行的次数分别为: 算法一:3次 算法二:n+3次 算法三:n^2+2次 如果用大O记法表示上述每个算法的时间复杂度,应该如何表示呢?

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    EFFICIENCY IN THE COLUMBIA DATABASE QUERY OPTIMIZER(翻译)优化器架构

    在Columbia中,获胜者类不存储上下文和链接到其他获胜者的指针,而是由赢得搜索的子树、表达式的成本(即获胜者)和搜索的所需物理属性组成。组中的获胜者对象表示对该组的一次可能搜索的结果。...在Columbia中,获胜者还用于存储搜索的临时结果。在计算组的物理多表达式的成本时,将找到的最便宜的表达式存储为获胜者。在优化过程中,获胜者会不断改进,最终找到最佳(最低成本)的计划。...我们需要对每个物理多表达式使用新的上下文执行 O_INPUTS,以计算物理多表达式的成本,并在可能的情况下为该上下文生成一个优胜者。 在 Cascades 中,优化组的任务不涉及物理子树。...对于组中的所有逻辑子树,该任务为每个逻辑子树创建并压入O_EXPR任务。然后生成所有物理子树并计算成本。在第二次优化组的情况下,所有物理子树将再次生成,以在不同上下文下进行成本计算。...算法:在本节中,我们将描述Columbia如何通过改进的优化算法增加实现组修剪的可能性,该算法在图24 中展示。

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