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俄罗斯方块 使用深度强化学习的机器人。 演示版 经过一些训练后，首先获得10000分。 它是如何工作的 强化学习 首先，代理将进行随机移动，将状态和给定的奖励保存在有限的队列（重播内存）中。 在每个情节（游戏）结束时，代理将使用重播内存的随机样本来训练自己（使用神经网络）。 随着玩越来越多的游戏，代理变得越来越聪明，得分越来越高。 由于在强化学习中，一旦特工发现了良好的“路径”，它就会坚持下去，因此它也被视为探索变量（随时间而减小），因此特工有时会选择一种随机动作，而不是它认为最佳的动作。 。 这样，它可以发现新的“路径”以获得更高的分数。 训练 培训基于。 相反，只使用所获得的当前状态，并奖励对网络进行训练的，它是用来Q学习（即认为从当前状态到未来的一个过渡），以找出什么是考虑到所有给定状态的最佳成绩未来的回报，即算法不是贪婪的。 这使代理可以采取一些可能无法立即获得回报的举动，因此以

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NeoX NPK 工具 玩 NPK 文件的工具，因为它们在网易的 NeoX 引擎中使用。 它目前支持 2020 年初版本的 Eve Echoes 中使用的格式。 这包括文件列表和使用 LZ4 解压缩它们。 计划支持加密和 ZLib 文件，并将很快推出... 对于 NPK 中的每个文件，该工具将尝试确定 MIME 类型并添加适当的文件扩展名。 这是在最佳猜测的基础上，映射目前有些有限（但处理 Eve Echoes 中的所有文件大多是正确的） 即将推出 RC4 加密支持 简单加密支持 支持 重新包装 NPK 未来可能会进行一些重构和更多“工具” 建造 构建它所需要做的就是克隆它并运行以下操作： cargo build --release 或安装 cargo install --path . 用法 例子： npktool x script.npk 这会将 script.npk

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