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很好用的python游戏环境(续2):强化学习算法走迷宫游戏环境(导航问题 navigation):分享一个python语言的迷宫游戏环境
】的更多相关文章
C - 一个C语言猜字游戏
下面是一个简陋的猜字游戏,玩了一会儿,发现自己打不过自己写的游戏,除非赢了就跑,最高分没有过1000. 说明:srand(time(NULL))和rand(),srand,time和rand都是函数,其中srand和rand配对使用,srand是start random,也就是随机数的初始化,time函数中的NULL表示获取系统时间,所以整个意思是:以系统时间开始初始化,然后获取随机数.随机数结果是一个整数. #include <stdio.h> #include <stdlib.h&g…
python 学习笔记(二)两种方式实现第一个python程序
在交互模式下: 如果要让Python打印出指定的文字,可以用print语句,然后把希望打印的文字用单引号或者双引号括起来,但不能混用单引号和双引号: >>> print 'hello,world'hello,world在交互模式下虽然方便,但是执行一次代码无法保存,接下来我们用文本编辑器来编写并且可以保存. 打开notepad++,选好你所编辑的代码,python # hello.pyprint 'hello world' 最后文件名为hello.py,打开命令行cd到文件的保存路径接着…
分享一个Python脚本--统计redis key类型数据大小分布
概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi…
强化学习 平台 openAI 的 gym 安装 (Ubuntu环境下如何安装Python的gym模块)
openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台 gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装. openAI公司的主页: https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台,不过最主要的就是 Gym 和 Baselines , 这里我们讲解如何安装gym . gym平台集成的环境种类较多,如较有名的Atria2600 , Baselines平台则集成了一些最新的强化学习算法, 有兴趣研究具体算法的人或许会对…
Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)
http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…
ICML论文|阿尔法狗CTO讲座: AI如何用新型强化学习玩转围棋扑克游戏
今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…
基于Keras的OpenAI-gym强化学习的车杆/FlappyBird游戏
强化学习 课程:Q-Learning强化学习(李宏毅).深度强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI Agent的机器学习算法,其通过试错来学习.如上图所示,大脑代表AI Agent并在环境中活动.当每次行动过后,Agent接收到环境反馈.反馈包括回报Reward和环境的下个状态State,回报由模型设计者定义.如果类比人类学习自行车,可以将车从起始点到当前位置的距离定义为回报. 分类: 1)基于价值Value的强化学习算法 - Q-learning 基本思想:根据当前的状态,…
强化学习之MountainCarContinuous(注册自己的gym环境)
目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始状态 2.5 终止状态- Episode Termination 2.6 Solved Requirements 3. 代码 3.1 导入lib 3.2 定义Continuous_MountainCarEnv类 3.2.1 定义__init__(self)函数 3.2.2 定义随机种子函数seed(self, seed=None) 3.2.3 定义step(…
我的第一个python web开发框架(41)——总结
我的第一个python web开发框架系列博文从17年6.7月份开始写(存了近十章稿留到9月份才开始发布),到今天结束,一年多时间,想想真不容易啊. 整个过程断断续续,中间有段时间由于工作繁忙停了好长时间,到今年6月份才稍微能挤出些时间来,想想自己年初定下的目标,咬咬牙重新开动,几个月坚持下来,比自己预计目标提前了3个多月时间完成了. 整个系列引用几个虚拟角色聊天的方式来展开说明,是因为很多开发常识,如果在代码中间冒然插入会感觉很突然,而使用聊天问问题的方式来展开说明,可能会更容易理解.当然后面…
ipython, 一个 python 的交互式 shell,比默认的python shell 好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell 命令,内置了许多很有用的功能和函数
一个 python 的交互式 shell,比默认的python shell 好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell 命令,内置了许多很有用的功能和函数. 若用的是fish shell,建议使用virtualfish替代 virtualenvwrapper: https://github.com/adambrenecki/virtualfish,注意,如果使用 vf new -p /usr/bin/python3.5 env35 创建出错,可以使用 sudo pip i…