严格按步骤2和步骤3进行，记得步骤3一定不能省（右键“build.cmd”文件，选择“编辑”），否则你把build好的Airsim插件放到airlearning-ue4里时，就会出现Airlearning无法被编译的错误！VS: Visual Studio Community 2017 (Version 15.9.58),记得安装时选上Windows 8.1 SDK。操作系统：Win10。

在Pycharm中向Github提交代码时报错：Failed to connect to github.com port 443 after 21092 ms: Couldn't connect to server。解决办法：把你的梯子地址换到美国，别用其他地方的（比如日本之类的）

1、需求背景生成一个范围(n到m，例如100到150)的随机数，但不是纯粹随机（均匀分布）的，想要的结果是基于正态分布。另外想要数字“聚集”在125左右。生成符合正太分布的随机数不难，但是如何达到我所要求的范围？2、分析与代码标准正态分布的平均值为0，标准差为1；如果要使用均值m和偏差进行分布s，只需乘以s，然后加m。由于理论上的正态分布是无限的，因此如果不明确拒绝超出范围的数字，就无法对范围（例

写在前面：进入主题前，先明确几个概念：离散型变量（或取值个数有限的变量）：取值可一一列举，且总数是确定的，如投骰子出现的点数（1点、2点、3点、4点、5点、6点）。连续型变量（或取值个数无限的变量）：取值无法一一列举，且总数是不确定的，如所有的自然数（0、1、2、3……）。离散型变量取某个值xi的概率P(xi)是个确定的值（虽然很多时候我们不知道这个值是多少），即P(xi)≠0：例如，投一次骰子出

主要参考以下文章：https://leovan.me/cn/2019/04/heuristic-algorithms/http://oscar-lab.org/paper/cccf_11.pdfhttps://www.cnblogs.com/tsingke/p/12512250.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/37199993

序贯决策（Sequential Decision）：又可以叫顺序决策、序列决策，意思就是按时间顺序进行一系列决策，是一种动态的决策方式，可用于随机性或不确定性动态系统最优化。我们熟悉的马尔可夫决策问题就属于序贯决策问题，由此可知，强化学习就可以用于解决序贯决策问题。下面附上另一篇文章的内容：序列决策任务可以表示为以下形式：一个决策代理（decision agent）与离散的时间动态系统进行迭代地交

1.在终端中使用如下命令，添加软件仓库并自动刷新缓存：wget -O- https://deepin-wine.i-m.dev/setup.sh | sh2.应用安装软件仓库添加完毕，会提示使用 apt 命令即可安装微信、QQ 了，与安装 Linux 原生软件一样，安装其他软件只需使用相应的软件名称即可。比如安装微信只需要运行下面的命令：sudo apt-get install deepin.co

双系统WIN10+Ubuntu 20.04.1 LTS实验室的台式机，原有系统是win10，由于实验需求，要安装ubuntu系统。台式机配置为256固态和2T机械硬盘，我从机械硬盘中分出了300G来放Ubuntu，采用的是U盘安装方法。在安装完成后，发现如果重启电脑（正常开机时偶尔也会出现），经常会进入以下界面：针对这个问题，有以下几种方法：1.grub->exit在grub>后直接输

在写论文的过程中，有时可能需要在同一位置插入连续的多篇文献，例如[1][2][3]这样，并且改为[1-3]这样的形式,下面说下具体方法：在word中，用“交叉引用”插入[1][2][3]这三个编号选中[2]，在“字体”选项中，选择“隐藏”（如果没法单独选中[2]，直接删除[2]就行，只留下首尾编号就行）选中[1]，单击鼠标右键，选择“切换域代码”，[1]就变成了{REF _Ref41297978

最近在看资料时，遇到了这样的说法“某某算法具有收敛快的优点”，于是便有点疑惑：收敛不是函数或者数列才有的概念吗？用到算法上是代表什么意思呢？遂查阅资料，将一点理解记录如下。算法收敛性算法的收敛性就是指某个算法能否在迭代时间趋于无穷的假设下，最终找到问题的全局最优解。这里有一点要明确：算法收敛性是迭代法中的一个概念，所以主要针对跟迭代相关的算法，如进化算法。对于能够一次求解的直接法，就不在算法收敛的