深度强化学习之走迷宫学习一建立迷宫智能体的实现本文档用于深度强化学习的学习记录，首先通过迷宫任务来学习强化学习过程的基本思想【迷宫任务进阶】阶段一：实现一个智能体，该智能体在迷宫中随机搜索并朝目标前进阶段二：使智能体直接朝目标前进(策略迭代法)阶段三：价值迭代(对智能体的状态及动作赋予价值)，求取价值最大的动作与状态(得到正确的值)PS：在此先记录阶段一的学习建立迷宫# 引入库函数import n

实现从txt文件中提取某个电位对应的电流，然后再找这个电流的一半所对应的电位，将以上这些数据提取出来，存入csv文件中

批量将文件夹名字中的空格替换为下划线在科研生活中，我们可能会得到一系列文件夹，它们的名字中均有空格。然而，在linux系统中，使用某个文件夹时，很难识别名字中的空格，从而导致报错。因此我们需要将空格转为下划线或者删除。最方便的方法当然是手动替换，但是当我们有几百份文件的时候咋办，手动替换会让我们产生对科研的热情与怀疑，难道我们要白白浪费时间在这种重复简单无聊的事情上吗？当然要去想，有没有更有效的方

提取多份csv文件特定的列整合到新的csv工作表中在科研生活中，我们可能在数据测试中得到很多份csv数据，这些数据只有两列，我们在后续数据处理中可能想把这些数据放在origin中绘图，其中所有数据的x轴(即第一列数据)都相同，我们想将y轴都整合在新的文件里，保存一列x轴数据，这样方便origin作图。因此，这里记录如何通过python代码快速实现整合。该问题用代码进行处理的思路是这样：首先需要知道

在搬砖过程中，我经常要对大批量的含有空位的结构进行氢饱和处理。如果一个个打开结构，然后进行加氢，我估计要累死，对颈椎及其不友好。而且这种简单且没有技术含量的工作，我想可以用更科学的方式进行实现。

正交实验设计from collections import OrderedDictfrom allpairspy import AllPairsparameters = OrderedDict({"xi":[0.05,0.15,0.25,0.5,0.95],"Zaa":[1,2,3,4,5],})print("PAIRWISE:")for i, pairs in enumerate(AllPair

添加字典元素 dict_exam = {#使用popitem()删除字典中的最后一对键和值 dict_exam = {'name' : 'yuan' , 'year' : 24 } dict_exam . popitem() #默认输出最后的键对值 print(dict_exam)

在理论计算中，如果我们有一个结构，需要求解两个原子之间的距离，可以使用一些可视化程序进行手动测量。但是对于周期性结构，还需要考虑周期性边界的影响，确定测量出来的是最短距离。在此分享使用ASE(Atomic Simulation Environment)灵活地测量两个位置距离且考虑结构周期性的方法。可以参考本人之前记录的博客：【ASE+python】实现将poscar格式文件批量转换为xsd格式文件

复制完Arial字体文件后，删除该运行环境下matplotlib缓冲文件，具体操作为：rm -rf ~/.cache/matplotlib。从windows系统中找到相应的字体文件，然后复制上传到ubuntu系统中。使用命令关闭终端：Ctrl + D。重新进入终端，即可完成字体配置。...

在linux环境下进行pytorch安装创建pytorch环境在pytorch环境下安装pytorch检查是否安装成功在pytorch环境下运行python代码在pytorch环境下安装所缺的包创建pytorch环境在pytorch环境下安装pytorch检查是否安装成功在pytorch环境下运行python代码在pytorch环境下安装所缺的包...