目录 一.数据存储单位 (1).简介 (2).换算单位 二.编程语言的发展史 (1).机器语言 (2).汇编语言 (3).高级语言 三.编程语言的分类 (1).编译型语言 (2).解释型语言 四.python解释器版本 (1).简介 (2).版本 五.python解释器的下载与安装 六.基本使用 七.路径 八.环境变量 (1).什么是环境变量 (2).如何配置环境变量 九.解释器多版本共存 十.运行python程序的方式 十一.pycharm的下载与安装 (1).简介 (2).一键激活软件(支持…

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…

网上搜寻到的代码,亲测比较好用,分享如下. import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {}'.format(observation)) for t in range(200): env.render() action = env.action_space.sample() # 随机选择动作…

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…

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…

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neural_network import MLPClassifier ## 加载数据集 np.random.seed(0) # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 ir…

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…

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…

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…

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,…