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强化学习实战:AI玩贪吃蛇(PyTorch)

文件game.py游戏用的是pygame库。pygame中的坐标轴init我使用了collections中的namedtuple作为坐标。游戏中的蛇头、蛇身、食物都会用Point表示。定义了方向的枚举类,用来表示方向。Point = namedtuple('Point', 'x, y')class Direction(Enum):LEFT = 1RIGHT = 2UP = 3DOWN = 4def

#人工智能#pytorch#pygame
【数据结构】十字链表的画法

有向边又称为弧假设顶点 v 指向 w,那么 w 称为弧头,v 称为弧尾顶点节点采用顺序存储顶点节点弧节点。

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#数据结构#图论#链表
【数据结构】败者树的建树与比较过程

显然,要选出最小值,只要比较 x 和 y 即可,若 x < y,那么 x 就是 A 和 B 中最小的,y 比 A 中的哪些元素小,我们并不关心。编号 1 对应的归并段没有元素了,那么输出 5,并移除 5 对应的子树,移除后的败者树被破坏了。,假设根节点为 0 和 1 对应子树进行比较,取出根节点对应的值,5 < 17,5 胜出。比较根节点为 3 和 4 对应子树,取出根节点对应的值,15 < 29

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#数据结构
Python 自定义类排序

首先自定义一个类,然后在__init__方法中写入你需要的属性比如我的Book类,有书名(book_name)和书的价格(book_price)这里我希望按照书的价格来排序核心是使用sorted方法sorted(book_list, key=lambda x:x.book_price, reverse=False)- reverse是反转的意思- reverse=False 表示升序(1 2 3)

#python
Python requests.get() 获取到的数据是乱码(一、合同编号:豫财磋商采è)

requests.get获取到响应后,resp.text 是各种乱码:一、合同编号:豫财磋商采购-2022-732-A二、合同名称:河南省实验中å­

#python
matplotlib画多个图(着重讲图片的位置如何摆放)

前言所有的图都是基于函数y = x^2^,但图像不是重点,如何作图才是重点。希望你能耐心看到最后。1.import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-1, 1, 100)print(type(x))y = x ** 2plt.figure(1)plt.subplot(2, 2, 1)plt.plot(x, y)pl

#python
概率论习题

在长为L的线段上独立地任取两点,求两点间距离的数学期望和方差。解:假设X,Y是线段上的两点,X与Y的距离∣X−Y∣记作Z假设X,Y是线段上的两点, X与Y的距离|X-Y|记作Z假设X,Y是线段上的两点,X与Y的距离∣X−Y∣记作Z在线段上任取一点,每一点被取到的概率都相等,X和Y服从均匀分布:在线段上任取一点,每一点被取到的概率都相等,X和Y服从均匀分布:在线段上任取一点,每一点被取到的概率都相等

#概率论
n阶非零矩阵AB,矩阵AB=0,则A和B的秩都小于n

设A,B是两个n阶非零方阵,且AB=0,则A和B的秩都小于n证明:∵AB=0∵AB=0∵AB=0∴B的每一个列向量(每一列)都是方程AX=0的解∴B的每一个列向量(每一列)都是方程AX=0的解∴B的每一个列向量(每一列)都是方程AX=0的解设R(A)=r,则方程AX=0中,线性无关的解的个数最多为n−r设R(A)=r,则方程AX=0中,线性无关的解的个数最多为n-r设R(A)=r,则方程AX=0中

#矩阵#线性代数#机器学习
【编译原理】上下文无关文法

上下文无关文法是一个 4 元组终结符非终结符起始符号(开始符号)产生式分析树可以描述某个句子是如何产生的以【引入】中语言为例我吃饭是该语言的一个句子,分析树为:观察分析树:根节点为起始符号子节点为非终结符叶子节点为终结符叶子节点是没有子节点的节点,该分析树中的叶子节点有:我、吃、饭自上而下分析,是可以通过转化给定句子,实现对左递归语法的分析。

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把CSMA/CD、Token Bus、Token Ring说清楚

CSMA/CD、Token Bus、Token Ring的比较局域网技术中的三种局域网采用带有冲突检测的载波侦听多路访问(CSMA/CD【Carrier Sense Multiple Access with Collision Detectio】)控制方法的总线型Ethernet,简称以太网。采用令牌控制的令牌总线型(Token Bus)局域网,简称Token Bus或令牌总线网采用令牌控制的令牌

#网络
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