Z02登陆ACTION

public class LoginAction extends Action {

 public ActionForward execute(ActionMapping mapping,
         ActionForm form,
         HttpServletRequest request,
         HttpServletResponse response) throws Exception {
 
  LoginActionForm loginActinForm=(LoginActionForm)form;
  
  String username=null;
  String password=null;
  username = loginActinForm.getUsername().trim();
   password = loginActinForm.getPassword().trim();
   
   UserDAO userDAO=new UserDAO();
   
   boolean flag=false;
   flag=userDAO.isLogin(username, password);
   
   ActionMessages errors = new ActionMessages();
   if (!flag){
       errors.add(ActionMessages.GLOBAL_MESSAGE,new ActionMessage("error.password.mismatch"));
   }

  if (!errors.isEmpty()) {
      saveErrors(request, errors);
      return (new ActionForward(mapping.getInput()));
     }
 
  HttpSession session = request.getSession();
  session.setAttribute("user", username);
 
  if (mapping.getAttribute() != null) {
             if ("request".equals(mapping.getScope()))
                 request.removeAttribute(mapping.getAttribute());
             else
                 session.removeAttribute(mapping.getAttribute());
         }
  
  return (mapping.findForward("success"));
 }

}

### 使用强化学习实现月球车登陆模拟 以下是基于 `LunarLander-v2` 的强化学习示例代码,采用随机策略来展示如何与环境交互。此代码仅为演示目的,实际应用中通常会使用更复杂的算法(如 DQN 或 PPO)。 ```python import gymnasium as gym import numpy as np env = gym.make('LunarLander-v2', render_mode="human") # 创建 LunarLander 环境 observation, info = env.reset() # 初始化环境并获取初始观测值 for _ in range(1000): # 运行固定步数的循环 action = env.action_space.sample() # 随机采样动作 observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) # 执行动作并观察结果 if terminated or truncated: # 如果回合结束,则重置环境 observation, info = env.reset() env.close() # 关闭环境 ``` 上述代码展示了如何初始化 `LunarLander-v2` 环境,并通过随机选择的动作与其互动[^1]。然而,在实际场景下,为了训练有效的策略,建议使用深度强化学习方法,例如 Deep Q-Networks (DQN)[^2]。 #### 更高级别的解决方案:PPO 示例 下面提供了一种更为先进的解决方式——Proximal Policy Optimization (PPO),这是目前处理连续控制问题的一种流行技术: ```python import gymnasium as gym from stable_baselines3 import PPO # 创建 LunarLander-v2 环境 env = gym.make('LunarLander-v2') # 定义 PPO 模型 model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) # 训练模型 model.learn(total_timesteps=100_000) # 测试已训练好的模型 obs = env.reset()[0] for i in range(1000): action, _states = model.predict(obs) obs, rewards, dones, truncates, infos = env.step(action) if dones or truncates: break env.close() ``` 这段代码实现了 PPO 方法的学习过程,并最终测试了所学得的最佳策略性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值