这是同时进行所有32个级别的培训的10秒快照。 当前任务 创建一个新的GameRunner类以运行多个级别并将结果同步到一个主模型中。 例如，不是在一个级别上进行训练，而是在所有32个级别上进行训练（并行！），然后更新模型。 其他任务 替换整洁的python库（可能是为了娱乐而创建一个自定义库） 构建自定义检查点系统（或了解如何解决整洁的Python索引错误） 添加有关如何生成“良好”配置文件的信息-时间戳为1566017738的配置是“最佳”配置之一 绘制随机超参数作为人口规模的函数。 看看前20个左右的人口是否少。 将此添加到自述文件。 使用自述文件将生成的数据移至外部存储，其中每个数据文件夹分别是什么以及是否已在其上运行实验。 （此存储库中未包括的数据为许多GB，但应保留其中一些数据以作进一步研究。） 完成主自述文件:) 添加有关使用一些数据和图形进行超参数搜索的文档。 有

Lazy Shell是用C＃编程语言编写的第三方.NET应用程序，它能够编辑Super Mario RPG（US）ROM映像文件中的各种元素。 它提供了一个界面，可以编辑盟友，战斗动画，攻击，咒语，音效，音乐，战场，对话，字体，效果，事件，编队，物品，商店，关卡/位置图，主标题，菜单，地雷-购物车地图，怪物，精灵，世界地图等。

lunar magic是一个针对于美版和日版的“超级马里奥世界”游戏而研发的一款ROM编辑器。它是一个Windows 9x程序，支持一个简单易用的「所见即所得」的操作界面，支持剪切板、拖放支持、外置关卡文件保存和读取、图像编辑、调色板编辑、精灵支持、里世界编辑、文本编辑以及无数的汇编(ASM)代码用于加强原版游戏的可玩性。与此同时，它还支持美版1.0的马里奥全明星的马里奥部分，该程序使用了很多时间

得益于Python简洁的语法和强大的扩展库，使用Python编写应用变得十分快捷方便。比如今天要介绍的一款经典游戏超级玛丽的编写，如果用其他语言可能要上千行代码，而使用Python最少只需两百多行就可完成。不信？那就让我们一起开始吧。 我们使用的扩展库是 Pygame Zero（简称Pgzero）。该库是一个基于Pygame的游戏编程框架。它可以更容易地编辑游戏，无需模板、不用编写事件循环，也无需学习复杂的Pygame API，而且支持树莓派。

可自定义的超级马里奥源代码，导入到eclipse中可以运行

[PYTORCH]扮演超级马里奥兄弟的非同步优势演员评判（A3C） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸异步方法用于深强化学习引入异步优势演员，评论家（A3C）算法。 样品结果 动机 在我实施该项目之前，有多个存储库可以很好地重现本文的结果，这些存储库可以在Tensorflow，Keras和Pytorch等不同的常见深度学习框架中进行。 我认为，其中大多数都很棒。 但是，它们似乎在许多方面都过于复杂，包括图像的预处理，环境设置和权重初始化，这使用户的注意力从更重要的事情上转移了。 因此，我决定编写更简洁的代码，以简化不重要的部分，同时仍然严格

马里奥matlab代码自述文件工具箱 作者* BenoitGaüzère *SébastienBougleux 内容 该库提供了几个C ++和octave / matlab工具，用于计算图形编辑距离的近似值。 这些工具与这两篇论文中描述的工具相对应：-BenoitGaüzère和SébastienBougleux以及Kaspar Riesen和Luc Brun。 步行包的二重匹配指导的近似图编辑距离。 在结构，句法和统计模式识别（S + SSPR）中，2014年。-SébastienBougleux，Luc Brun，Vincenzo Carletti，Pasquale Foggia，BenoitGaüzère和Mario Vento。 图形编辑距离的二次赋值公式。 arXiv预印本arXiv：1512.07494，2015。 必需的 倍频程或Matlab 制作 g ++ 汇编 在编译之前，您必须将mex编译器的路径指定到Makefile中。 cd graph-lib make optim cd .. make octave

JavaScript开发单机网页版马里奥小游戏 项目描述 纯js实现超级马里奥网页游戏 运行环境 浏览器 项目技术(必填) js

马里奥matlab代码BattLeDIM 2020年泄漏检测与隔离方法之战（BattLeDIM），最初是在中国北京举行的第二届国际CCWI / WDSA联合会议的一部分，目的是客观比较泄漏事件的检测和定位方法的性能，依靠安装在配水管网中的流量和压力传感器的SCADA测量。 参与者可以使用不同类型的工具和方法，包括（但不限于）工程判断，机器学习，统计方法，信号处理和基于模型的故障诊断方法。 网站 组委会/贡献者 塞浦路斯大学KIOS卓越中心Stelios G.Vrachimis 塞浦路斯大学KIOS卓越中心Demetrios G. Eliades Riccardo Taormina，荷兰代尔夫特工业大学Avi Ostfeld，以色列理工学院-以色列以色列理工学院Zoran Kapelan，荷兰代尔夫特工业大学刘淑明，清华大学，中国塞浦路斯大学KIOS卓越中心Marios Kyriakou 塞浦路斯大学KIOS卓越中心Pavlos Pavlou，塞浦路斯以色列理工学院Mengning Qiu-以色列以色列理工学院塞浦路斯大学KIOS卓越中心Marios M. Polycarpou，塞浦路斯

马里奥matlab代码档案清单 自述文件-此文件smb_tracking.m-示例MATLAB脚本match_template.m-MATLAB函数track_template.m-MATLAB函数input / smb_w4-1.mp4-示例视频输入input / template.mat-包含smb_tracking.m的模板和掩码的数据文件 项目介绍 该项目是对我之前从事的模板匹配项目的扩展，该项目通过视频提要合并了跟踪。 这个想法是使用逐帧模板匹配来定位视频中的模板，并通过基于先前位置减少模板的搜索区域来优化代码。 此代码的本质是使用模板匹配功能，该功能使用平方差的缩放总和。 此模板跟踪算法的一些独特功能： 您可以指定要搜索的先前匹配模板区域周围的radius 。 您可以指定一个threshold以便可以拒绝匹配。 您可以指定radius的growth rate ，这样，如果跟踪的对象离开搜索区域， radius将围绕最后一个已知位置增长，直到再次找到模板为止。 我没有使用平方差的归一化总和，而是选择使用自己的缩放因子对SSD进行归一化。 它可以计算template在任何ima