metadata = {'render.modes': ['human', 'rgb_array']}

时间: 2023-09-30 07:03:49 浏览: 49
这段代码是用于定义游戏环境的元数据。其中,`'render.modes'` 列表包含了游戏环境可以渲染的模式,包括 `'human'` 和 `'rgb_array'`。`'human'` 模式表示游戏会以人类可读的方式显示在屏幕上,而 `'rgb_array'` 模式则表示游戏会返回一个 RGB 图像数组。这样的定义可以让你在游戏过程中选择不同的渲染模式,方便展示或处理游戏的状态。
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class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data, window_size): super(StockTradingEnv, self).__init__() self.data = data self.window_size = window_size self.action_space = spaces.Discrete(3) # 买入,卖出,持有 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, self.window_size + 1), dtype=np.float32) self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False

这段代码是一个基于 Gym 库实现的股票交易环境 StockTradingEnv,其中包括了环境的初始化、动作空间、状态空间、当前状态等信息。具体来说,这个环境中的动作空间为三个离散值,分别代表买入、卖出和持有;状态空间为一个 6x(window_size+1) 的矩阵,其中包括了当前股票的开、高、低、收、成交量以及当前持有的股票数量;当前状态为当前时间步的窗口大小加一。

如何在MACOS 拉取AMD64版本的istio/pilot:1.16.0镜像 name = "istio-ingress" repository = "https://istio-release.storage.googleapis.com/charts" chart = "gateway" namespace = kubernetes_namespace.istio_namespace.metadata[0].name depends_on = [helm_release.install_istio_base, helm_release.install_istiod] version = var.istio_version timeout = var.timeout max_history = var.max_history values = [ file("gateway-values.yaml") ] dynamic "set" { for_each = local.registry_ecr_name content { name = "global.hub" value = set.value } resource "helm_release" "install_istio_ingress" { name = "istio-ingress" repository = "https://istio-release.storage.googleapis.com/charts" chart = "gateway" namespace = kubernetes_namespace.istio_namespace.metadata[0].name depends_on = [helm_release.install_istio_base, helm_release.install_istiod] version = var.istio_version timeout = var.timeout max_history = var.max_history values = [ file("gateway-values.yaml") ] dynamic "set" { for_each = local.registry_ecr_name content { name = "global.hub" value = set.value } }

要在MACOS上拉取AMD64版本的istio/pilot:1.16.0镜像,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开终端,运行以下命令来拉取镜像: ``` docker pull istio/pilot:1.16.0 ``` 2. 等待镜像下载完成,可以使用以下命令来查看已下载的镜像列表: ``` docker images ``` 在列表中,您将看到名为istio/pilot的镜像及其版本号1.16.0。 请注意,这些命令假设您已经安装了Docker,并且具有适当的访问权限来拉取镜像。

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Failed to invoke the method sendMessage in the service com.itbz.shopping_common.service.MessageService. Tried 3 times of the providers [192.168.66.10:20880] (1/1) from the registry 192.168.66.159:2181 on the consumer 192.168.119.1 using the dubbo version 2.7.8. Last error is: Invoke remote method timeout. method: sendMessage, provider: dubbo://192.168.66.10:20880/com.itbz.shopping_common.service.MessageService?anyhost=true&application=shopping_user_customer_api&check=false&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&init=false&interface=com.itbz.shopping_common.service.MessageService&metadata-type=remote&methods=sendMessage&pid=2912&qos.enable=false®ister.ip=192.168.119.1&release=2.7.8&remote.application=shopping_message_service&side=consumer&sticky=false×tamp=1689070199503, cause: org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-07-11 18:12:40.651, end time: 2023-07-11 18:12:41.662, client elapsed: 1 ms, server elapsed: 1010 ms, timeout: 1000 ms, request: Request [id=2, version=2.0.2, twoway=true, event=false, broken=false, data=RpcInvocation [methodName=sendMessage, parameterTypes=[class java.lang.String, class java.lang.String], arguments=[185909224615, 9527], attachments={path=com.itbz.shopping_common.service.MessageService, remote.application=shopping_user_customer_api, interface=com.itbz.shopping_common.service.MessageService, version=0.0.0}]], channel: /192.168.66.10:63073 -> /192.168.66.10:20880

请详细解释一下这段代码,每一句给上相应的详细注解:sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

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