新手的第一个强化学习示例一般都从Open Gym开始.在这些示例中,我们不断地向环境施加动作,并得到观测和奖励,这也是Gym Env的基本用法: state, reward, done, info = env.step(action) 其中state是agent的观测状态,reward是采取了action之后环境返回的奖励,done是判断后继状态是否是终止状态的flag,info是一些自定义的消息. 当后继状态是终止状态时,需要重置环境,使之回到初始状态: env.reset() 接下来,我们就

PowerShell_零基础自学课程_5_自定义PowerShell环境及Powershell中的基本概念 据我个人所知,windows下的cmd shell除了能够通过修改系统参数来对其中的环境变量进行改变外,其环境的可自定义性相对来说很困难,而在Linux环境中,可以通过修改/etc目录下的某些配置文件来达到配置shell环境的目的.也许这也是某些人诟病cmd shell功能不强的原因之一. 而目前这种状况在windows powershell中得到了改善,可以说PS中提供的自定义环境的功能

neo4j APOC与自定义存储过程环境搭建 主要参考资料:APOC官网https://neo4j-contrib.github.io/neo4j-apoc-procedures/APOC介绍 PPThttps://blog.csdn.net/GraphWay/article/details/78957415Neo4j 3.0 存储过程http://neo4j.com.cn/topic/5836d636e9ed9578733a2aedJAVA maven 环境源码https://github.c

一.启用SELinux保护 目标: 本例要求为虚拟机 server0.desktop0 配置SELinux: 确保 SELinux 处于强制启用模式 在每次重新开机后,此设置必须仍然有效 方案: SELinux,Security-Enhanced Linux:是由美国NSA国家安全局提供的一套基于内核的增强的强制安全保护机制,针对用户.进程.文档标记安全属性并实现保护性限制. SELinux安全体系直接集成在Linux内核中,包括三种运行模式: disabled:彻底禁用,内核在启动时不加载SE

针对与其它发行版本的Linux,网络上给出的添加环境变量的位置都是在/etc/profile文件中添加.在Open SuSE中也有/etc/profile文件,不过从该文件的前几行注释可以看出,官方建议的自定义环境变量应该自己重新创建一个/etc/profile.local,不应该直接修改/etc/profile文件.然后在profile.local中添加自定义的环境变量,例如: reggie@linux-zbto:/usr/lib> cat /etc/profile.local pycharm

--------------------------------------------------------------------------------- 变量是计算机内存的单元,其中存放的值可以改变.变量用于暂时保存信息. 一. 变量设置规则 1.数字,字母,下划线组成,不能以数字开头. 2.Bash中变量的默认类型都是字符串型,如果要进行数值运算,则必须指定变量类型为数值型. 3.变量用等号连接值,等号左右不能有空格. 4.变量的值如果有空格,需要使用单引号或双引号包括,因为空格代表

移动开发游戏中使用到的触摸游戏摇杆在iPhone上是非常普遍的,毕竟是全触摸屏手机,今天MOMO 通过一个小例子和大家讨论Unity3D 中如何自定义一个漂亮的全触摸游戏摇杆.        值得高兴的是,Unity3D 游戏引擎的标准资源中已经帮助我们封装了一个游戏摇杆脚本,所以实现部分的代码可以完全借助它的,具体调用需要我们自己来.  Joystick.js是官方提供的脚本,具体代码如下,有兴趣的朋友可以仔细研究研究,MOMO就不多说啦.哇咔咔-   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

在工作当中,遇到了下面这个问题: 测试环境与生产环境中的用户权限不一样,因此,就需要根据测试环境打一个包,生产环境又打一个包.可是,如果每次打包都需要更改权限的配置文件的话,会很麻烦,而且,体现不出一个coder该有的逼格.为了更有逼格地解决这个问题,于是我百度了一番,上天不负有心人,让我找到了解决方案. 在详叙解决方案之前,先简单介绍下解决方案当中使用到的工具:cross-env,webpack.DefinePlugin cross-env是给process.env当中添加变量的,那proce

Spring Boot日志常用配置: # 日志输出的地址:Spring Boot默认并没有进行文件输出,只在控制台中进行了打印 logging.file=/home/zhou # 日志级别 debug-> info -> warning -> error # 默认级别为 info # 如果设置了debug=true的时候,日志级别会自动降低为debug # ROOT代表默认全局设置 logging.level.ROOT=INFO # 可以设置指定包的输出级别,这样的话,指定的包,级别以下

sublime text是一个非常神奇到编辑器,对于我这种小白来说,感觉比vim好用,但是如果用sublime自带到编译环境到话,是没法向程序汇总输入数据的,所以要自己新建编译命令 { "cmd": ["g++", "$file", "-o", "${file_path}/${file_base_name}"], "file_regex": "^(..[^:]*):([0-9]

Tomcat的bin目录下 在setclasspath.sh(Linux系统,Windows系统为setclasspath.bat)文件的开头添加: export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java export JRE_HOME=/usr/lib/jvm/java/jre 重启Tomcat即可

第一步,添加java文件 第二步,添加actionbar的item文件 是个选择器,点中状态和选中状态 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <selector xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"> <item android:state_pressed="true" andr

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,

原创游戏,使用lufylegend.js开发 用canvas实现的贪吃蛇游戏,与一般的贪吃蛇游戏不同,图片经过美工设计,代码设计支持扩展和自定义. 游戏元素丰富,包括障碍物(仙人掌),金币(奖励),苹果(奖励),首次操作提示,各种状态的游戏图片和背景音效,,还有蛇在不同状态下的图片 在PC端支持键盘操作,在手机端支持滑动操作 更重要的是在代码中支持替换所有游戏元素的图片,支持自定义游戏时间,游戏分值等,方便复用 游戏初始化只需两行代码,可以在初始化方法中传入游戏结束后的回调方法 try{ //

接触Cocos2d-x 最近由于公司项目的需要,自己开始接触Cocos,开始做一些简单的轻量级的游戏,以前没有接触过这一块的东西,也是借助这个机会学习一下游戏的开发,由于以前自己接触的全都是iOS和Android移动端App的开发,所以这整个Cocos的学习总结的文章会在真个过程中贯穿对比自己相对熟悉的iOS和Android对比学习,要是也有和我自己情况类似的朋友,接下来总结的这整个Cocos系列的文章也许可以帮助到你,有不足的地方也希望指正,我们一同进步. 刚开始的时候,由于以前的游戏是用C+

前言:以前觉得机器学习要应用于游戏AI,还远得很. 最近看到一些资料后,突发兴致试着玩了玩Unity机器学习,才发觉机器学习占领游戏AI的可能性和趋势. Unity训练可爱柯基犬Puppo 机器学习训练出的游戏AI,模型可能数据庞大,但是这完全可以部署于服务器. 目前绝大部分游戏AI都是人工制作,工作量庞大.机器学习可以解放生产力,放台主机训练让其自己培养出更实的AI. ml-agents介绍 Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) 是一款开源的 Un

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安装gym和atari环境 pip3 install gym pip3 install gym[atari] pip3 install gym[accept-rom-license] 安装box2d环境 安装环境 apt-get install -y swig 安装库 pip3 install box2d-py pip3 install gym[box2d]

首先需要安装gym模块,提供游戏的. 1,所需模块 import tensorflow as tf import numpy as np import gym import random from collections import deque from keras.utils.np_utils import to_categorical 2,自定义一个简单的3层Dense Model # 自定义Model class QNetwork(tf.keras.Model): def __init_

游戏对象 1. 地块方格 地形:山脉.丘陵.乔木林.灌木林.平原.河流.湖泊.海洋.雪原.沼泽.沙漠.暗礁.滩涂.岛屿等等(需完善) 设施:铁路.公路.桥梁.机场.城市.村庄.岸防炮.要塞.废墟等等(需完善) 移动力需求 工事等级(影响防御效率) 隐匿性(影响防御效率) 天气(如果地图比例尺太大可能不同区域的天气不一样,因此天气与每个地块方格相关联) 海拔.气温.风向.风速(影响细菌武器.化学武器.核武器破坏力) 各方空中遮断度(影响补给效率.部队转移效率等) 各方侦查度:占据方格的势力及友军侦