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2021-03-26 10:33:08
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原创 CartPole-v1 传统Q学习
类方法 0CartPosition-4.84.8 1CartVelocity-InfInf 2PoleAngle-24deg24deg 3PoleVelocityAtTip-InfInf NumAct...
2021-03-13 10:33:26
990
原创 VSCODE远程控制免密码登陆
1、打开vscode 在拓展商店搜索ssh remote安装插件 2、打开远程资源管理器 新建ssh target 然后编辑config文件 Host 219.223.184.181 HostName ***.***.***.*** User *** Port 66 IdentityFile "C:\Users\***\.ssh\id_rsa" 3、win10端 eygen -t rsa -b 4096 记事本打开以下文件并复制 .ssh\id_rsa.pub
2021-03-10 12:03:10
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原创 cuda10.1+cudnn7.6安装教程+GTX1650+Win10
配置： cuda10.1 cudnn7.6 GTX1650 tensorflow==2.3.0 相关配置支持的版本号见连接 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu 首先安装cuda10.1(已上传资源) 配置环境变量 计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_1两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量： CUDA
2021-03-09 16:21:22
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原创 2021-02-28
bellman最优方程 def evaluate_bellman(env, policy, gamma=1.): a, b = np.eye(env.nS), np.zeros((env.nS)) i=0 for state in range(env.nS - 1): for action in range(env.nA): pi = policy[state][action] for p, next_state,
2021-02-28 10:38:03
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原创 悬崖游戏
悬崖游戏解释 import gym import numpy as np env = gym.make('CliffWalking-v0') print('观察空间 = {}'.format(env.observation_space)) print('动作空间 = {}'.format(env.action_space)) print('状态数量 = {}, 动作数量 = {}'.format(env.nS, env.nA)) print('地图大小 = {}'.format(env.shape))
2021-02-27 21:46:11
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原创 2021-02-27
np.eye()的用法 numpy.eye(N,M,k) N：行数 M：列数 k默认为0,表示主对角线为1，其他为0，若为正则上对角线为1，若为负则下对角线为1 one-hot用法 a=np.eye(3)[1] 得到：[0. 1. 0.] a=np.eye(3)[2] 得到：[0. 0. 1.] labels=np.array([[1],[2],[0],[1]]) res=np.eye(3)[labels.reshape(-1) [[0. 1. 0.] [0. 0. 1.] .
2021-02-27 14:30:41
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原创 2021-2-24-2
强化学习尝试-gym学习 查看gym包含的场景信息 from gym import envs import pandas as pd space_names = ['观测空间', '动作空间', '奖励范围', '最大步数'] df = pd.DataFrame(columns=space_names) env_specs = gym.envs.registry.all() for env_spec in env_specs: env_id = env_spec.id try:
2021-02-24 21:01:26
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原创 2021-02-24
梯度下降算法-python实现 曲线拟合： 数据集 from numpy import * import numpy as np # 数据集大小 即20个数据点 m = 20 # x的坐标以及对应的矩阵 X0 = ones((m, 1)) # 生成一个m行1列的向量，也就是x0，全是1 X1 = arange(1, m+1).reshape(m, 1) # 生成一个m行1列的向量，也就是x1，从1到m X = hstack((X0, X1)) # 按照列堆叠形成数组，其实就是样本数据 # 对应
2021-02-24 14:26:14
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原创 2021-02-23
2021/2/23 ubuntu使用总结： 显卡使用情况查看：nvidia-smi 环境激活：conda activate base 环境退出：conda deactivate
2021-02-23 21:23:23
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原创 2021-01-25
# coding=UTF-8 import openpyxl def write_excel_xlsx(path, sheet_name, value): index = len(value) workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = sheet_name for i in range(0, index): for j in range(0, len(va.
2021-01-25 15:03:35
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空空如也
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