elif state == STUMP and oneshot: counter = self.np_random.randint(1, 3) poly = [ (x, y), (x + counter * TERRAIN_STEP, y), (x + counter * TERRAIN_STEP, y + counter * TERRAIN_STEP), (x, y + counter * TERRAIN_STEP), ] self.fd_polygon.shape.vertices = poly t = self.world.CreateStaticBody(fixtures=self.fd_polygon) t.color1, t.color2 = (1, 1, 1), (0.6, 0.6, 0.6) self.terrain.append(t)

时间: 2023-12-31 10:04:44 浏览: 26
这段代码用于创建一个树桩障碍。它包含以下几个步骤： 1. 当状态为STUMP且oneshot为True时，表示此时需要生成一个树桩。 2. 代码使用self.np_random.randint(1, 3)生成一个1到2之间的随机整数作为树桩的宽度，将其存储在counter变量中。 3. 代码根据树桩的宽度和当前位置（x和y）计算出多边形的四个顶点，并存储在poly列表中。其中，poly列表中每个元素表示多边形中的一个顶点，其坐标为(x, y)、(x + counter * TERRAIN_STEP, y)、(x + counter * TERRAIN_STEP, y + counter * TERRAIN_STEP)和(x, y + counter * TERRAIN_STEP)。 4. 代码将多边形的顶点坐标设置为self.fd_polygon.shape.vertices，表示多边形的形状。 5. 代码使用world.CreateStaticBody()方法创建一个静态的刚体，并将多边形添加到该刚体中，表示树桩障碍的形状。 6. 代码设置树桩的颜色为白色和灰色，并将该刚体添加到self.terrain列表中，表示树桩障碍已经生成。 这些步骤组成了一个完整的树桩障碍的生成过程。
相关问题

elif state == PIT and not oneshot: y = original_y if counter > 1: y -= 4 * TERRAIN_STEP elif state == STUMP and oneshot: counter = self.np_random.randint(1, 3) poly = [ (x, y), (x + counter * TERRAIN_STEP, y), (x + counter * TERRAIN_STEP, y + counter * TERRAIN_STEP), (x, y + counter * TERRAIN_STEP), ] self.fd_polygon.shape.vertices = poly t = self.world.CreateStaticBody(fixtures=self.fd_polygon) t.color1, t.color2 = (1, 1, 1), (0.6, 0.6, 0.6) self.terrain.append(t)

这是一个代码段，看起来像是一个游戏中的地形生成器。代码段中定义了一些状态，包括PIT和STUMP。如果当前状态是PIT并且不是一次性的，则会将y坐标重置为原始y坐标，并向下移动4个TERRAIN_STEP的距离。如果当前状态是STUMP并且是一次性的，则会生成一个多边形，并将其添加到游戏中的地形列表中。该多边形具有四个点，其中两个点的x坐标相同，另外两个点的y坐标相同。最后，将多边形添加到游戏中的静态物体中，并将其颜色设置为白色和灰色。

for i in range(TERRAIN_LENGTH): x = i * TERRAIN_STEP self.terrain_x.append(x) if state == GRASS and not oneshot: velocity = 0.8 * velocity + 0.01 * np.sign(TERRAIN_HEIGHT - y) if i > TERRAIN_STARTPAD: velocity += self.np_random.uniform(-1, 1) / SCALE # 1 y += velocity elif state == PIT and oneshot: counter = self.np_random.randint(3, 5) poly = [ (x, y), (x + TERRAIN_STEP, y), (x + TERRAIN_STEP, y - 4 * TERRAIN_STEP), (x, y - 4 * TERRAIN_STEP), ] self.fd_polygon.shape.vertices = poly t = self.world.CreateStaticBody(fixtures=self.fd_polygon) t.color1, t.color2 = (1, 1, 1), (0.6, 0.6, 0.6) self.terrain.append(t) self.fd_polygon.shape.vertices = [ (p[0] + TERRAIN_STEP * counter, p[1]) for p in poly ] t = self.world.CreateStaticBody(fixtures=self.fd_polygon) t.color1, t.color2 = (1, 1, 1), (0.6, 0.6, 0.6) self.terrain.append(t) counter += 2 original_y = y

这是BipedalWalker的环境定义中的一部分，是在初始化时创建随机地形的代码。其中包括以下内容： - for循环遍历地形的长度（TERRAIN_LENGTH）并将每个x值添加到self.terrain_x中。 - 如果当前状态为草地（GRASS）且不是一次性的（oneshot），则根据当前高度和速度计算下一帧的高度和速度，并将新的y值添加到self.terrain中。 - 如果当前状态为坑（PIT）且是一次性的（oneshot），则创建一个由4个顶点组成的多边形，并将其添加到self.terrain中。然后将多边形向右平移一定距离（由counter控制），再创建一个新的多边形并将其添加到self.terrain中。 这段代码的目的是随机生成地形，以便机器学习模型可以在不同的地形上进行训练。

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nw, nh = os.get_terminal_size() x1, y1, w1, h1 = win32gui.GetWindowRect(wnd) if nw == w and nh == h: break else: if nw > w: win32gui.MoveWindow(wnd, x1, y1, w1 - x1 - 1, h1 - y1, True) elif nw <...
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优化代码 def GetAlgType(self, AlgType): if AlgType == "SGD_SM1": AlgType = self.AlgType.SGD_SM1 elif AlgType == "SGD_SM4": AlgType = self.AlgType.SGD_SM4 elif AlgType == "SGD_DES": AlgType = self.AlgType.SGD_DES elif AlgType == "SGD_2DES": AlgType = self.AlgType.SGD_2DES elif AlgType == "SGD_3DES": AlgType = self.AlgType.SGD_SM4 elif AlgType == "SGD_AES": AlgType = self.AlgType.SGD_AES elif AlgType == "SGD_AES192": AlgType = self.AlgType.SGD_AES192 elif AlgType == "SGD_AES256": AlgType = self.AlgType.SGD_AES256 return AlgType

可以优化代码，将多个if-elif语句改为使用字典来映射AlgType值。这样可以提高代码的可读性和性能。修改后的代码如下： def GetAlgType(self, AlgType): alg_mapping = { "SGD_SM1": self.AlgType.SGD_SM1, "SGD_...

elif state == STAIRS and oneshot: stair_height = +1 if self.np_random.rand() > 0.5 else -1 stair_width = self.np_random.randint(4, 5) stair_steps = self.np_random.randint(3, 5) original_y = y for s in range(stair_steps): poly = [ ( x + (s * stair_width) * TERRAIN_STEP, y + (s * stair_height) * TERRAIN_STEP, ), ( x + ((1 + s) * stair_width) * TERRAIN_STEP, y + (s * stair_height) * TERRAIN_STEP, ), ( x + ((1 + s) * stair_width) * TERRAIN_STEP, y + (-1 + s * stair_height) * TERRAIN_STEP, ), ( x + (s * stair_width) * TERRAIN_STEP, y + (-1 + s * stair_height) * TERRAIN_STEP, ), ] self.fd_polygon.shape.vertices = poly t = self.world.CreateStaticBody(fixtures=self.fd_polygon) t.color1, t.color2 = (1, 1, 1), (0.6, 0.6, 0.6) self.terrain.append(t) counter = stair_steps * stair_width

代码通过self.np_random.rand() > 0.5判断楼梯的高度方向，如果大于0.5则向上，否则向下，将其存储在stair_height变量中。同时，代码生成一个4到5之间的随机整数作为楼梯的宽度，将其存储在stair_width变量中；生成...

elif state == STAIRS and not oneshot: s = stair_steps * stair_width - counter - stair_height n = s / stair_width y = original_y + (n * stair_height) * TERRAIN_STEP

在状态为STAIRS且oneshot为False时，表示当前正在移动楼梯状障碍。代码根据楼梯的总宽度、当前移动的距离counter以及楼梯的高度stair_height计算出当前楼梯的位置。 具体来说，代码使用s = stair_steps * stair_...

def add_logic(self,row,col,color): if self.direct == 0: if 0 < row < self.__n-1 : self.logic_board_state[row * 4 + col][0] = color self.logic_board_state[row * 4 + col - 4][1] = color elif row == 0: self.logic_board_state[col][0] = color elif row == self.__n-1 : self.logic_board_state[row*3+col][1] = color elif self.direct == 1: if 0 < col < self.__n-1 : self.logic_board_state[row*4 + col][2] = color self.logic_board_state[row*4 + col - 1][3] = color elif col == 0: self.logic_board_state[row*4][2] = color elif col == self.__n-1: self.logic_board_state[4*row + col - 1][3] = color

如果是水平方向，且行等于 self.__n-1，则只更新最后一列的状态，即 self.logic_board_state[row*3+col][1]。 如果是垂直方向，且列的范围在 1 到 self.__n-2 之间（不包括边界），则更新两个位置的状态。...

请仿照这一段代码，if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')

self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败') 在上面的示例中，我们创建了一个名为DataReader的类，它...

def judge_owner(self,row,col,color,direct): c=[] if direct == 0: if 0 < row < self.__n-1: if 0 not in self.logic_board_state[row * 4 + col]: self.logic_board_owner[row * 4 + col] = color c.append(row * 4 + col) if 0 not in self.logic_board_state[row * 4 + col - 4]: self.logic_board_owner[row * 4 + col - 4] = color c.append(row * 4 + col - 4) elif row == 0: if 0 not in self.logic_board_state[col]: self.logic_board_owner[col] = color c.append(col) elif row == self.__n - 1: if 0 not in self.logic_board_state[row*3+col]: self.logic_board_owner[row*3+col] = color c.append(row*3+col) if direct == 1: if 0 < col < (self.__n-1): if 0 not in self.logic_board_state[row*4 + col]: self.logic_board_owner[row*4 + col] = color c.append(row*4 + col) if 0 not in self.logic_board_state[row*4 + col - 1]: self.logic_board_owner[row*4 + col - 1] = color c.append(row*4 + col - 1) elif col == 0: if 0 not in self.logic_board_state[row*4]: self.logic_board_owner[row*4] = color c.append(row*4) elif col == self.__n - 1: if 0 not in self.logic_board_state[4*row + (col - 1)]: self.logic_board_owner[4*row + (col - 1)] = color c.append(4*row + (col - 1)) return c

- 检查 self.logic_board_state[row*3+col] 中是否没有 0。如果没有，将 self.logic_board_owner[row*3+col] 设置为 color，并将 row*3+col 添加到列表 c 中。 如果 direct 的值不是 0，会进行第二个...

在使用python做项目时我写了一下一个类 def _check_keydown_events(self, event): if event.key == pygame.K_RIGHT: # 如果事件是“按下→” self.ship.moving_right = True # 右移动开关为“True”，以下同理 elif event.key == pygame.K_UP: self.ship.moving_up = True elif event.key == pygame.K_DOWN: self.ship.moving_down = True elif event.key == pygame.K_LEFT: self.ship.moving_left = True elif event.key == pygame.K_q: sys.exit()但是我按下q键后并没有反应，我使用的是Windows系统

def _check_keydown_events(self, event): if event.key == pygame.K_RIGHT: self.ship.moving_right = True elif event.key == pygame.K_UP: self.ship.moving_up = True elif event.key == pygame.K_DOWN: ...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。 3. 在...

ef start(self): self.logic_board_owner = [0]*((self.__n-1)*(self.__n-1)) self.logic_board_state = [[0]*(self.__n-1) for _ in range((self.__n-1)*(self.__n-1))] #[上，下，左，右] self.__history = 0 self.direct= 0 self.turelly_history = 0 self.judge_colory = False self.game_board = None self.__game_board = Game_Board(self.__cell_width,self.__n,self.__margin) while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: sys.exit() elif event.type == locals.MOUSEBUTTONDOWN: if event.button == 1: x, y = event.pos[0], event.pos[1] self.__choose_button(x, y) pygame.display.update()

方法首先对一些变量进行初始化，包括 self.logic_board_owner、self.logic_board_state、self.__history、self.direct、self.turelly_history、self.judge_colory、self.game_board 和 self.__game_...

用c++语言来写出下面这段代码class MAC: def __init__(self, address): self.address = address self.buffer = [] self.transmitting = False self.transmit_time = 0 self.backoff_time = 0 def transmit(self, packet): if self.transmitting: self.buffer.append(packet) else: self.transmitting = True self.transmit_time = 10 self.send_packet(packet) def send_packet(self, packet): # 发送数据包 self.transmit_time -= 1 if self.transmit_time == 0: self.transmitting = False self.check_buffer() def check_buffer(self): if len(self.buffer) > 0: packet = self.buffer.pop(0) self.transmit(packet) else: self.backoff_time = 10 def handle_backoff(self): if self.backoff_time > 0: self.backoff_time -= 1 else: self.check_buffer() class SMAC: def __init__(self, nodes): self.nodes = nodes self.time = 0 def run(self): while True: self.time += 1 for node in self.nodes: if node.transmitting: node.send_packet(None) elif node.backoff_time > 0: node.handle_backoff() else: # 随机发送数据包 if random.randint(0, 100) < 10: packet = Packet(node.address, random.choice(self.nodes).address) node.transmit(packet)

transmit_time -= 1; if (transmit_time == 0) { transmitting = false; check_buffer(); } } void check_buffer() { if (buffer.size() > 0) { Packet packet = buffer.front(); buffer.erase(buffer....

修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

请注意，代码中的 preprocess_images 函数和 predict_images ... elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

def ai_game(self): board = 0 state = 0 for i in range((self.__n-1)*(self.__n-1)): if self.logic_board_state[i].count(int(0)) > 2 : if self.logic_board_state[i][0] == 0 : self.direct = 0 board=i state=1 elif self.logic_board_state[i][1] == 0 : self.direct = 0 board = i state = 0 elif self.logic_board_state[i][2] == 0 : self.direct= 1 board = i state = 3 elif self.logic_board_state[i][3] == 0 : self.direct = 1 board = i state = 2 elif self.logic_board_state[i].count(int(0)) == 1 : num = self.logic_board_state[i].index(0) if num <= 1 : self.direct = 0 else: self.direct = 1 board = i state = num if self.ai_vilide(board,state): return [board, state] else: continue for i in range((self.__n - 1) * (self.__n - 1)): if self.logic_board_state[i].count(int(0)) == 2: num = self.logic_board_state[i].index(0) if num <= 1: self.direct = 0 else: self.direct = 1 board = i state = num if self.ai_vilide(board, state): return [board, state] else: continue

这段代码是一个AI玩家的游戏逻辑。它通过遍历棋盘的每个格子，根据不同的情况选择一个可以落子的位置。首先，它检查每个格子中有多少个空位，如果有大于2个空位，就优先选择空位最多的那个位置进行落子，并记录该...

def valide(self, row, col, direct): if direct== 0: if 0 <= row <= (self.__n-1) and 0 <= col <= (self.__n-2): if 0 <= row <(self.__n-1): return self.logic_board_state[row*(self.__n-1)+col][0] == 0 else: return self.logic_board_state[(row-1)*(self.__n-1)+col][1] == 0 else: return False elif direct == 1: if 0 <= col <= (self.__n-1) and 0 <= row <= (self.__n-1): if 0 <= col < (self.__n-1): return self.logic_board_state[row*(self.__n-1)+col][2] == 0 else: return self.logic_board_state[row*(self.__n-1)+col-1][3] == 0 else: return False

首先判断行和列是否在有效范围内，即0到 self.__n-1 和 0 到 self.__n-2。然后根据行的不同情况，判断水平方向上对应单元格是否已经有落子。如果满足条件，则返回 True，表示是有效的落子位置；否则返回 ...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依