是否有语法错误SELECT * FROM gym.site; CREATE EVENT update_site_status ON SCHEDULE EVERY 1 second DO BEGIN UPDATE site SET state = CASE WHEN NOW() > endtime AND state = '可使用' THEN '已失效' WHEN NOW() > begintime AND state = '已失效' THEN '可使用' ELSE state END;

时间: 2023-12-03 19:46:14 浏览: 72
你的 SQL 语句是有语法错误的。SQL 语句中只能包含一个语句,因此你需要将两个语句分开写。 修改后的 SQL 语句如下: ``` UPDATE gym.site SET state = CASE WHEN NOW() > endtime AND state = '可使用' THEN '已失效' WHEN NOW() > begintime AND state = '已失效' THEN '可使用' ELSE state END; CREATE EVENT update_site_status ON SCHEDULE EVERY 1 SECOND DO UPDATE gym.site SET state = CASE WHEN NOW() > endtime AND state = '可使用' THEN '已失效' WHEN NOW() > begintime AND state = '已失效' THEN '可使用' ELSE state END; ``` 这样,你就可以先执行一次 `UPDATE` 语句来更新站点状态,然后再创建一个定时任务来每秒钟更新一次站点状态了。
相关问题

错误SELECT site_name,begintime,endtime,state FROM gym.order where site_name=? and state='已预约'

这是一个 SQL 查询语句,其中包含一个错误。在 SELECT 语句中,需要指定要查询的列名,但是这个查询语句中只指定了一些列名,缺少了其他必要的列名。正确的查询语句应该类似于下面这样: ``` SELECT site_name, begintime, endtime, state FROM gym.order WHERE site_name = ? AND state = '已预约'; ``` 在这个查询语句中,指定了要查询的列名(site_name, begintime, endtime, state),并且使用 WHERE 子句来筛选出符合条件的记录。注意,这个查询语句中使用了占位符(?),这是为了防止 SQL 注入攻击,实际执行查询时需要将占位符替换为具体的值。

def render(self, mode='human'): if self.viewer is None: from gym.envs.classic_control import rendering self.viewer = rendering.Viewer(500,500) self.viewer.set_bounds(-2.2,2.2,-2.2,2.2) rod = rendering.make_capsule(1, .2) rod.set_color(.8, .3, .3) self.pole_transform = rendering.Transform() rod.add_attr(self.pole_transform) self.viewer.add_geom(rod) axle = rendering.make_circle(.05) axle.set_color(0,0,0) self.viewer.add_geom(axle) fname = path.join(path.dirname(__file__), "assets/clockwise.png") self.img = rendering.Image(fname, 1., 1.) self.imgtrans = rendering.Transform() self.img.add_attr(self.imgtrans) self.viewer.add_onetime(self.img) self.pole_transform.set_rotation(self.state[0] + np.pi/2) if self.last_u: self.imgtrans.scale = (-self.last_u/2, np.abs(self.last_u)/2) return self.viewer.render(return_rgb_array = mode=='rgb_array')

这是一个用于可视化的函数,用于渲染一个叫做 CartPole 的强化学习环境。这个函数使用 Python 的 gym 库提供的 rendering 模块来创建一个图形化界面,其中包含了一个杆子和一个小车。这个函数的主要作用是将当前状态(即杆子的角度和小车的位置)可视化出来,以便于观察算法的表现。具体来说,它会根据当前状态更新杆子的角度和小车的位置,并且还会根据上一次的动作更新小车的大小。最后,它会将渲染结果输出为一个可选的 RGB 数组或者人类可读的图像。
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lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释,并将其在段落中的作用注释出来

import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/gym/core.py:27: UserWarning: WARN: Gym minimally supports python 3.6 as the python foundation not longer supports the version, please update your version to 3.7+ "Gym minimally supports python 3.6 as the python foundation not longer supports the version, please update your version to 3.7+" Traceback (most recent call last): File "run_re2.py", line 81, in <module> parameters = Parameters(parser) # Inject the cla arguments in the parameters object File "/home/zhangmengjie/PID/Python/ERL-Re2-main/parameters.py", line 117, in __init__ self.wandb = wandb.init(project="TSR",name=self.name) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1173, in init raise e File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1150, in init wi.setup(kwargs) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 172, in setup self._wl = wandb_setup.setup(settings=setup_settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 327, in setup ret = _setup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 320, in _setup wl = _WandbSetup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 303, in __init__ _WandbSetup._instance = _WandbSetup__WandbSetup(settings=settings, pid=pid) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 108, in __init__ self._settings = self._settings_setup(settings, self._early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 128, in _settings_setup s._apply_env_vars(self._environ, _logger=early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1597, in _apply_env_vars self.update(env, source=Source.ENV) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1453, in update self.__dict__[key].update(settings.pop(key), source=source) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 425, in update self._value = self._validate(self._preprocess(value)) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 386, in _validate if not v(value): File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 898, in _validate_mode raise UsageError(f"Settings field mode: {value!r} not in {choices}") wandb.errors.UsageError: Settings field mode: '' not in {'online', 'run', 'dryrun', 'disabled', 'offline'}

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