这是一款 SpaceX Falcon 9 第一级火箭的垂直火箭着陆模拟器，该模拟器用 Python 3.5 开发并且在 OpenAI Gym 环境中编写。该模拟器采用的是 Box2D 物理引擎，环境和 Lunar Lander 类似。以下为演示动画：
来源：DeepMind 编译：Bot 编者按：今天，DeepMind发表了一篇名为DeepMind Control Suite的论文，并在GitHub上发布了控制套件dm_control——一套由Mu
1、下载程序：打开下面的链接，点右侧 clone or download，再点 download zip；
行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为 C order。
本文代码在公众号 datadw 里 回复 跳一跳 即可获取。 微信小程序的游戏 —— 跳一跳，可以说是火爆了所有的微信好友圈。甚至比五六年前的飞机大战游戏都火爆，这种小游戏的火爆不仅仅是因为有魔性
# 使用多线程方式运行连续加法,对比单线程运行连续加法时间，证明多线程对计算密集型没有太好的效果（python没有真正的多线程） """ 1、由于python的GIL机制，导致python并没有真正的多线程，所以对于计算密集型模型，多线程的效率甚至有可能会低于单线程（因为会有线程切换） 2、python2多线程确实会比单线程慢，python3经过优化后多线程略高于单线程 """ import threading import time def add(n): num = 0 for i
本文介绍了一种用于深度强化学习的控制套件，该套件包括多个任务，旨在评估算法在各种任务中的性能。该控制套件使用Mujoco物理引擎来模拟环境，并提供了多种学习算法和模型，包括DQN、DDPG、DeepMimic和A3C。作者提供了基准测试的详细结果，并提供了对代码库的访问，以便其他人可以复制并扩展其功能。
本文探讨了DeepMind Control Suite和OpenAI Gym等控制算法套件在强化学习中的重要性，并介绍了DeepMind Control Suite的主要特性和功能。同时，文章还分享了如何使用DeepMind Control Suite进行基准测试和强化学习任务的应用案例。
编写一个程序，接受输入的若干个学生姓名，将这些姓名添加到一个列表中，以便老师查阅。每个姓名应该作为一个单独的字符串输入，使用回车来分隔不同的姓名。
本文介绍了DeepMind发布的一款名为dm_control的强化学习控制套件，该套件可以在仿真环境中训练和评估强化学习算法，同时提供了可解释性和可视化工具。使用该套件可以在一定程度上解决OpenAI的Gym在连续控制问题上的限制，并且可以在多个平台上进行部署。
还记得这个会跑酷的机器人吗？ 5个多月前，DeepMind连发三篇强化学习论文，让机器人在仿真环境中自己就能学会灵活多变的各种动作，包括步行、跑动、跳跃、翻墙，等等。 今天，DeepMind公布了这三篇论文中所用的强化学习控制套件dm_control，它是一套基于MuJoCo物理引擎的Python强化学习的开发环境，可以在一套标准化的架构上执行各种不同的强化学习任务，并使用可解释性奖励来评估强化学习算法的学习效果。 控制套件的GitHub代码库地址是：https://github.com/deepm
我们之前介绍了INFOGAN，今天运行代码复现效果。 InfoGAN Code for reproducing key results in the paper InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets by Xi Chen, Yan Duan, Rein Houthooft, John Schulman, Ilya Sutskever, Pie
0X00 前言的，我才想起来貌似我也还没做。对于这种无意义的问卷，我是不怎么感冒的，所以我打算使用”特技”来完成，也就是python，顺便重新复习一下python，真的好久没用了。下面，表演开始……
Pep 8的存在是为了提高Python代码的可读性。但为什么可读性如此重要呢？为什么编写可读的代码是Python语言的指导原则之一？
安装什么的我直接略过，网上各种教程有的是，如果在安装中出了了什么问题，你解决不了的可以随时联系我。我接下来的操作就当作你已经安装完了Python3了！
这是一个 2.5D 插画风格的益智游戏，玩家可以通过按压屏幕时间的长短来控制这个「小人」跳跃的距离。可能刚开始上手的时候，因为时间距离之间的关系把握不恰当，只能跳出几个就掉到了台子下面。 玩法类似于《Flappy Bird》
续行符与三引号回忆上次内容上次还是转义序列类型英文符号\abell响铃\bbackspace退格\ttab水平制表符\vvertical tab垂直制表符换行不回车\\backslash反斜杠\"double quote双引号\’single quote单引号\xhh具体字符输出(hh)16 进制对应的ascii 字符\ooo具体字符输出(nnn)8 进制对应的ascii 字符黑暗森林已经渐渐清晰上图中提到的续行符 line continuation character 是哪个字符呢？神奇的-反斜杠\\是
https://blog.csdn.net/weixin_41194171/article/details/85042720
大家好，我打算每日花1小时来写一篇文章，这一小时包括文章主题思考和实现，连续日更几天，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
对于一些连续运行或者长时间运行的Python程序而言，如服务器的后端，或者是长时间运行的科学计算程序。当我们涉及到一些中途退出的操作时，比如使用Ctrl+C来退出正在运行的程序。这种场景的出现一般有两个可能性：一是程序出现了问题，需要终止程序来对其进行调整。另一种是程序本身是正确的，但是程序运行的速度太慢了，也有可能是想提前结束，这种场景下很多时候我们是希望可以保留其相应的计算结果的。但是如果我们使用的是一些第三方的数据存储格式来存储数据，不一定可以支持连续的存储，非常常见的是在程序执行结束之后，再将结果进行保存。但是由于程序被提前终止了，此时就需要一些特殊的手段来对中途终止的程序的结果进行保存。
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。这是Pyhon系列文章的第三篇，本文主要介绍Python程序的编码规范。 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的字符串相关方法。
AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array
如今，用户在网络上越来越重视个人隐私和信息安全，抛开服务提供商的问题，我们用户端，设置一个好的用户名和密码很重要。
在我们写Python的时候，很难保证一次性写完并且不出错，一个程序写完之后，总有各种各样的bug需要修正，这些错误有的可以通过查看错误信息查看，有的则无法查看。通常的调试bug的方法就是不停的打印，把尽可能多的变量打印出来。但是这样就会出现很多print的垃圾代码，这些代码在正式上线的时候，需要删除掉，造成了不必要的返工。
开发人员通常需要查看生产应用程序中的性能瓶颈以确定问题的原因。为此，您通常需要可以通过日志和代码工具收集的信息。不幸的是，这种方法通常很耗时，并且不能提供有关潜在问题的足够详细信息。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
类似vim，notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式，点击任何一个cell，或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim，就应该不难想象这两个模式的作用：在不同的模式下，编辑器提供的很多好用的快捷键，方便你进行方便快捷的操作。
距离上一次写Python已有83天了，返校后又可以有时间折腾啦。嘻嘻，接下来将继续把Python剩下的知识点讲完。至于为什么要继续将Python讲完呢，一是小编想将Python这个模块一口气拿下，不能再拖拖拖拖啦；二是以后用爬虫也可以用到；三是以后可能会接触机器学习，反正学学总是没错的。
依稀记得有一次有人问，在你写一些代码的时候，你会选用什么数据结构呢？有什么选择的标准呢。。。当时也就当为了笑谈，好像并无什么特别的喜好，也没什么特别的感觉。。。
使用Python既可以编辑成脚本文件，也可以直接在Python自带的开发环境IDLE里交互式执行命令。
它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
提问内容如下： 之前非常熟悉 Tensorflow，后来都说 PyTorch 简单易上手，自己就去试了试。 PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 nump
在 Python 中，列表是一种基本的数据类型，列表的数据组成了一个序列，序列里的数据是有序的(索引)，可以快速地找到指定的数据。
在前一篇提到过，python中魔法函数构成了数据结构自定义的协议。我们可以基于这个协议去定义自己的方法类去达到自己的目的，Python提供了两个魔法方法，分别是__iter__和__next__。又为了支持for...in...行为，牵扯进了__getitem__，这写函数是实现迭代协议的关键。
numpy的np.fromfile会出现如下的问题，只能一次性读取文件的内容，不能追加读取，连续两次的np.fromfile读到的东西一样
所以如果你是用的社区版，就只能卸掉重装专业版，我刚刚做了这件事，永久激活花了一个多小时使我泪牛满面······
本系列Python，将会从零基础开始学习，让小白学得会，用得上，做得出,本章将会讲解Python中的输入 / 输出函数与变量。
程序员Bob(ID:gh_8a1a1530d0bf) 第218次推文 图源：小张
首先你需要openAI的账号，在官网申请一个key 网址是：Account API Keys - OpenAI API
1、5.15想测试cluade1万token，没有plus无疾而终，今天有plus了
本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学，对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新，包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学，基础编程语言教学适用于零基础小白，之后实战课程也将会逐步更新。
开发团队应尽可能将性能回归的检测尽早进行。以下是使用连续基准测试工具 Bencher 的方法。
实际上，标准的Python中，用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象，所以列表中list保存的是对象的指针。虽然在Python编程中隐去了指针的概念， 但是数组有指针，Python的列表list其实就是数组。这样如果我们要保存一个简单的数组 [0,1,2],就需要有3个指针和3个整数对象，这样对于Python来说是非常不经济 的，浪费了内存和计算时间。
Python中基础的数据结构与算法是非常重要的，它们可以帮助我们解决很多实际问题。今天我们就来学习一下Python中的基础数据结构与算法。
前言 目前关于React Native的教程很多，官方文档写的也不错，但是感觉大部分教程写的不是很清楚，导致我各种碰壁。因此我来写一个简洁的教程。本篇文章基于React Native 0.43，只适用于用Windows平台的Android开发者。 1.配置React Native 首先我们要先来安装一些软件，如下所示。 Chocolatey Chocolatey是一个Windows上的命令行包管理器，安装了Chocolatey就可以通过命令行来安装一些我们需要软件。我们打开cmd命令行程序使用如下命令即可
Excel（Microsoft office）是现在最常用的办公软件，主要涉及电子表格制作、数据处理、报表输出展示以及更高端的还有金融建模等；我们知道，在需要批处理多个Excel工作表以及工作簿的时候，需要用到一个自动化的利器：VBA。
Python 编程语言的一大优点是它把所有功能都打包到一个小包中，这些功能非常有用。
我最近创建了一个知识星球，12天已经有150多个朋友加入。星球中的氛围非常好，和优秀的、努力的人一起学习、交流和玩耍，这是一件有趣且有意义的事情。扫描下方二维码加入我们。 1.配置React Native 首先我们要先来安装一些软件，如下所示。 Chocolatey/Homebrew Windows平台安装Chocolatey： Chocolatey是一个Windows上的命令行包管理器，安装了Chocolatey就可以通过命令行来安装一些我们需要软件。我们打开cmd命令行程序使用如下命令即可。 powe
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