请解释以下代码：env.render() # 显示实验动画 a = dqn.choose_action(s) # 输入该步对应的状态s，选择动作 s_, r, done, info, _ = env.step(a) # 执行动作，获得反馈 # 修改奖励 (不修改也可以，修改奖励只是为了更快地得到训练好的摆杆) # 奖励函数的设置会影响训练效果 x, x_dot, theta, theta_dot = s_ r1 = (env.x_threshold - abs(x)) / env.x_threshold - 0.8 r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta)) / env.theta_threshold_radians - 0.5 new_r = r1 + r2 dqn.store_transition(s, a, new_r, s_) # 存储样本 episode_reward_sum += new_r # 逐步加上一个episode内每个step的reward

这段代码是一个强化学习中的训练循环代码片段，其中包含了以下主要步骤：

1. `env.render()`: 这行代码用于显示当前环境的实验动画，可以可视化地观察智能体在环境中的行为。

2. `a = dqn.choose_action(s)`: 使用DQN（Deep Q-Network）智能体从给定的状态 `s` 中选择一个动作 `a`。`dqn` 是一个 DQN 智能体的实例，`choose_action` 是智能体的方法，用于根据当前策略选择最优的动作。

3. `s_, r, done, info, _ = env.step(a)`: 执行智能体选择的动作 `a`，并观察环境的反馈结果。`s_` 是下一个状态，`r` 是获得的奖励值，`done` 表示是否达到了终止状态，`info` 是一些额外的环境信息。

4. 修改奖励: 这段代码修改了原始的奖励信号 `r`，以加快训练速度。通过对当前状态 `s_` 的各个变量进行处理，计算出新的奖励值 `new_r`。这样做是为了引导智能体更快地学习到正确的策略。

5. `dqn.store_transition(s, a, new_r, s_)`: 将当前的状态转移 `(s, a, new_r, s_)` 存储到记忆库中，用于后续的训练。`dqn` 是 DQN 智能体的实例，`store_transition` 是智能体的方法，用于存储状态转移样本。

6. `episode_reward_sum += new_r`: 逐步累加每个步骤的新奖励值 `new_r`，计算一个 episode 内的总奖励和。这个值可以用于评估智能体在单个 episode 中的表现。

以上代码片段展示了一个典型的强化学习训练循环，其中智能体与环境交互，根据环境反馈进行动作选择、奖励修改和样本存储。通过不断迭代这个训练循环，智能体可以逐渐学习到最优的策略。