首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
  • 来自专栏AI科技大本营的专栏

    50行代码教AI实现动作平衡 | 附完整代码

    【导读】本文将为大家展示如何通过 Numpy 库和 50行 Python 代码,使用标准的 OpenAI Gym平台创建智能体 (agent),就教会机器处理推车杆问题 (cart pole problem repl.it允许用户快速启动大量不同编程环境的云实例环境并在强大云编译器 (IDE) 中编辑代码,这个强大的 IDE 能在任何地方访问,如下图所示。 ? max = (0, [], []) 接下来将生成并评估10个策略,并将得分最大值的策略保存。此外,这里还需要在 /data 端点返回最佳策略的重放,如下所示。 但是由于这样做会使得最优策略的搜索过程变得困难,因此在上面的 for 循环中,不要迭代10个策略,更改这部分的代码尝试搜索100个策略 (for _ in range (100):)。 当然,你也可以先尝试迭代10次,看看用负的策略获得最优策略的困难性。

    75130发布于 2019-06-20
  • 来自专栏相约机器人

    50 行代码教 AI 实现动作平衡 | 附完整代码

    【CSDN 编者按】本文将为大家展示如何通过 Numpy 库和 50行 Python 代码,使用标准的 OpenAI Gym平台创建智能体 (Agent),就教会机器处理推车杆问题 (Cart Pole repl.it允许用户快速启动大量不同编程环境的云实例环境并在强大云编译器 (IDE) 中编辑代码,这个强大的 IDE 能在任何地方访问,如下图所示。 ? ? max = (0, [], []) 接下来将生成并评估10个策略,并将得分最大值的策略保存。此外,这里还需要在 /data 端点返回最佳策略的重放,如下所示。 但是由于这样做会使得最优策略的搜索过程变得困难,因此在上面的 for 循环中,不要迭代10个策略,更改这部分的代码尝试搜索100个策略 (for _ in range (100):)。 当然,你也可以先尝试迭代10次,看看用负的策略获得最优策略的困难性。

    87730发布于 2019-06-21
  • 来自专栏张俊红

    太强了,10种聚类算法完整Python实现

    来源:海豚数据科学实验室 转自:数据分析1480 今天给大家分享一篇关于聚类的文章,10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。 它是通过 AffinityPropagation 类实现的,要调整的主要配置是将“ 阻尼 ”设置为0.5到1,甚至可能是“首选项”。 下面列出了完整的示例。 —源自:《Mean Shift :面向特征空间分析的稳健方法》,2002 它是通过 MeanShift 类实现的,主要配置是“带宽”超参数。下面列出了完整的示例。 —源自:《OPTICS :排序点以标识聚类结构》,1999 它是通过 OPTICS 类实现的,主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超参数。下面列出了完整的示例。 它是通过 Gaussian Mixture 类实现的,要优化的主要配置是“ n _ clusters ”超参数,用于指定数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。

    1.9K12编辑于 2022-04-27
  • 来自专栏小丞前端库

    C语言实现推箱子游戏完整代码

    C语言实现推箱子游戏完整代码 前言 自己做的,可能有些代码不够工整,或者有些小问题,但游戏的基本操作是可以实现代码效果 ? 代码一共分为8个部分,4个控制上下左右移动,2个判断输赢,1个统计归为的个数,一个作图。 手动设置地图 用’0’表示空格,“1”表示墙,“2”表示箱子,“3”表示人,“4”表示终点 这样可以提高代码的移植性 如需改为手动输入地图可以直接定义一个二维数组,在给他赋值就可以了 int screen 接下来是最重要的四个控制函数 向上移动 通过数字的变化来控制二维数组的变化,进而控制地图的更新 这里非常重要的就是要理解:加1,加2,加3减3都是什么意思 加1:箱子的值是2,人的值是3,所以箱子的位置变成人需要加1来实现 ; return 0; }//主函数 所有的代码就到这里了,如果需要完整代码可以留言喔.

    3.1K31发布于 2021-08-16
  • 来自专栏全栈程序员必看

    c语言 银行家算法(完整代码实现

    Allocation[a][i] = Allocation[a][i] + Request[i]; Need[a][i] = Need[a][i] - Request[i]; } } } 完整代码

    2.4K10编辑于 2022-08-23
  • 来自专栏Datawhale专栏

    用Python实现神经网络(附完整代码)!

    三、Keras:用Python实现神经网络 用原生Python来编写神经网络是一个非常有趣的尝试,而且可以帮助大家理解神经网络中的各种概念,但是Python在计算速度上有明显缺陷,即使对于中等规模的网络 这几个库都在底层实现了基本的神经网络单元和高度优化的线性代数库,可以用于处理点积,以支持高效的神经网络矩阵乘法运算。 我们以简单的异或问题为例,看看如何用Keras来训练这个网络。 我们可以快速计算一下:10个神经元,每个神经元有3个权重,其中有两个是输入向量的权重(输入向量中的每个值对应一个权重),还有一个是偏置对应的权重,所以一共有30个权重需要学习。 输出层中有10个权重,分别与第一层的10个神经元一一对应,再加上1个偏置权重,所以该层共有11个权重。 下面的代码可能有点儿不容易理解: sgd = SGD(lr=0.1) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=[

    6.2K21发布于 2020-12-07
  • 来自专栏python爬虫实战之路

    10代码实现python人脸识别

    而且现在各大厂商也都提供了人脸识别的API接口供我们调用,可以说几行代码就可以完成人脸识别。但是人脸识别的根本还是基于图像处理。在Python中最强大的图像处理库就是OpenCV。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 opencv-contrib-python # 扩展库 pip install opencv-python-headless 读取图片 读取和显示图片是最基本的操作了,OpenCV当中使用imread和imshow实现该操作 BGR每个像素都由一个三元数组来表示,分别代码蓝、绿、红三种颜色。 人脸检测 人脸检测实际上是对图像提取特征,Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个Haar特征都描述了相邻图像区域的对比模式。比如边、定点和细线都能生成具有判别性的特征。

    5.4K32发布于 2020-05-22
  • 来自专栏算法+

    半径无关快速高斯模糊实现(附完整C代码)

    software.intel.com/zh-cn/articles/iir-gaussian-blur-filter-implementation-using-intel-advanced-vector-extensions 10 实现高斯模糊的方法虽然很多,但是作为算法而言,核心关键是简单高效. 目前俺经过实测,IIR是兼顾效果以及性能的不错的方法,也是半径无关(即模糊不同强度耗时基本不变)的实现. 俺写算法追求干净整洁,高效简单,换言之就是不采用任何硬件加速方案,实现简单高效,以适应不同硬件环境. 故基于英特尔这份代码,俺对其进行了改写以及优化. 之前也有网友问过这个算法的实现问题. 想了想,还是将代码共享出来,供大家参考学习. 完整代码: void CalGaussianCoeff(float sigma, float * a0, float * a1, float * a2, float * a3, float * b1

    2.5K80发布于 2018-04-12
  • 来自专栏架构之巅

    三行代码实现新老git仓库完整迁移

    背景:    公司因老版本gitlib存在安全隐患且机房需要迁移,需要切换到新版本的gitlib上难点: 如果仓库数量不多,可以通过添加远程分支方式实现代码迁移,我们有上百个git仓库需要迁移到 ,如果算上分支和标签的话还得*10,工作量巨大。 怎么高效和快速的完整迁移仓库呢? 迁移后的仓库要保证:1、代码仓库全量迁移2、提交历史要保留3、分支要保留4、标签要保留三行代码实现#从老gitlib拉取裸仓库,并在本地文件系统创建gitbook-demo.git文件夹git clone ,原原本本,完完整整是他的特点。

    3.7K92编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏全栈程序员必看

    java 10完整项目开发案例 (详细实现步骤)

    所有推荐的项目,一般都不会在你的环境下面一步到位调试成功的,这需要你自己去慢慢调整。请记住:调整的过程也是一个学习的过程,而且是一个很重要的学习过程。如果你连调试的耐心都没有了,那么建议调整好心态来重新学习。另外一点,如果你想提高自己的Java Web水平,一样建议你好好敲一次下面的几个项目。

    2.3K20编辑于 2022-09-08
  • 来自专栏全栈程序员必看

    python爬虫 完整代码

    python爬虫 完整代码 使用Python爬取豆瓣top250的相关数据,并保存到同目录下Excel import re import urllib.error import urllib.request re.compile(r'(.*)') def getDate(baseurl): datalist =[] for i in range(0,10 若要更改爬取网站,则需要更改URL以及相应的html格式(代码中的“item”) 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/134562.html原文链接:https

    78020编辑于 2022-09-06
  • 来自专栏正则

    10代码实现一个爬虫

    简单解释一下,requests功能强大,代码少,封装了网络请求request(发起请求)和response(网络响应),request就像打开浏览器地址栏输入你想要访问的网站,浏览器中马上就可以看到内容一样 requests pip install requests 安装beautifulsoup4 pip install beautifulsoup4 可以查看一下你安装了哪些包 pip list 3)代码 : html = requests.get(URL).content 发起一个请求,获到到页面的内容(文本),对的就是一行代码就抓取到网页的全部内容。 titles = soup.find_all('a',class_="title") 这行代码表示,寻找页面上所有class属性为title的a标签,就是文章标题所对应的标签。 就这么简单,10代码就抓取到首页热门文章的标题和URL打印在屏幕上。 二、学习爬虫需要的相关知识 代码很少,涉及到的知识点却很多。如果想要入门系统学习Python爬虫需要哪些知识呢?

    1.2K31发布于 2021-11-01
  • 领券