地铁车站主体结构防水施工技术交底二级.doc
2021-12-20 11:03:11 2.77MB
全面落实企业安全生产主体责任演讲稿.doc
2021-12-14 10:02:17 22KB
PettingZoo是一个Python库,用于进行多主体强化学习的研究。 它类似于OpenAI的Gym库的多代理版本。 我们的网站(包含全面的文档)是 环境与安装 PettingZoo包括以下环境系列: :多人Atari 2600游戏(合作和竞争) :我们开发的合作图形游戏,需要高度的协调 游戏:经典游戏,包括纸牌游戏,棋盘游戏等。 :具有大量粒子代理的可配置环境,最初来自 :一组简单的非图形通信任务,最初来自 :3种合作环境,最初来自 要安装pettingzoo基本库,请使用pip install pettingzoo 。 这不包括对所有环境系列的依赖关系(数量众多,有些在某些系统上安装可能会出现问题)。 您可以为一个家庭安装这些依赖项,例如pip install pettingzoo[atari]或使用pip install pettingzoo[all]安装所
2021-12-08 16:47:01 38.77MB Python
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人工智能的民事法律主体地位及民事责任问题研究.pdf
2021-12-06 09:08:04 1.42MB 人工智能 数据分析 数据报告 论文期刊
作者Alberto Leon-Garcia and Indra Widjaja 英文名Communication Networks: Fundamental Concepts and Key Architectures 第二版2nd Edition
2021-11-24 20:25:20 23.72MB communication network engineering
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班主任论山区学校学困生主体意识的培养.doc
2021-11-24 16:03:35 18KB 资料
MPE-多主体强化学习算法 MPE 这是使用OpenAI Multi-Agent RL的简单验证实验代码。 该环境总结了许多基准,并最初为算法做准备。 由于环境设置简单, MPE似乎是验证我们新的Multi-Agent RL算法并与其他基准进行比较的良好玩具实验环境。 我为您编写了一些著名的多主体RL算法,以便您可以更改较少的代码来实现自己的算法并验证实验结果。 笔记: 如果要成功运行此MPE环境,则必须确保已下载 。 但是,我已经将基准的文件推送到项目中,如果您发现从OpenAI下载的基准有任何问题,则可以使用我的文件。 要求 Python> = 3.6.0 PyTorch == 1.2.0 OpenAI体育馆== 0.10.5 演算法 待办事项清单 评估和渲染 数字与比较 上传训练模型.pt 致谢 我一直以硕士生的身份学习。 我的代码和对算法的理解可能存在一些问
2021-11-23 10:03:43 3.62MB Python
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状态:存档(代码按原样提供,预计不会更新) 多主体出现环境 环境生成代码() 安装 该存储库取决于软件包。 您将需要克隆mujoco-worldgen存储库并安装它及其依赖项: pip install -r mujoco-worldgen/requirements.txt pip install -e mujoco-worldgen/ pip install -e multi-agent-emergence-environments/ 仅在Mac OS X和带有Python 3.6的Ubuntu 16.04上测试了此存储库 使用 以下列方式环境建设工程:你从一开始Base环境(定义mae_envs/envs/base.py ),然后添加环境模块(如Boxes , Ramps , RandomWalls等),然后在上面的包装。 您可以在mae_envs/envs文件夹中查看示例。 如果要
2021-11-17 10:58:54 69.98MB Python
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海战战舰游戏 战舰是一种古老的游戏,很多人至少玩过一次,因为新编程的游戏对可玩性的要求越来越高,因此认为如今的变体和规则可能会有所不同。 尽管时代变了,战舰的新数字版本与过去的版本有所不同,但其核心规则与以前相同。 规则很简单,有很多空格标记为1到x(其中x是一个数字,取决于木板的大小)和A到x(相同的大小规则,但使用字母代替数字)。 船型: 1x2:通常有1个此大小。 1x3:通常有3个这样的大小。 1x4:通常有1个此大小。 1x5:通常有1个此大小。 水平或垂直放置船都没有关系。 每个玩家轮流说出一个空间的坐标(例如,A3或D9),这个地方是射击地点,这意味着另一个玩家必须告诉您您是否击中了他们的任何一艘船(尽管不是哪艘船)还是您错过了。 如果您击中了船所占据的所有空间,则玩家必须告诉您您沉没了船。 获胜者是将其所有对战舰击沉(击中其所有舰船)的玩家。 我们作为一
2021-11-11 07:06:55 16KB Java
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执行程序下载: //pan.lanzous.com/b01bfj76f或 python(3.8)编写,使用pyqt5图形GUI库主框架由纸飞机实现,西瓜协助修改,SCUDRT对算法进行优化修改,风之凌殇添加多进程优化 依赖安装 安装 ,计算器开发使用的是3.8版本安装项目依赖 pip安装-i -r requirements.txt macOS下运行方式 直接在Finder中双击run_mac.command即可运行。 或者在终端(Terminal)中,执行命令python3.8 main.py即可运行。 程序结构 |-DNF计算|-run_mac.command:macOS下运行脚本|-build.bat:打包脚本|-CHANGELOG.md:程序更新记录|-许可证:开源许可|-main.py:程序主入口|- README.md:程序说明|-requirements.txt:项目依赖
2021-11-09 23:41:08 34.61MB dnfcalculating Python
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