state += [l.fraction for l in self.lidar] assert len(state) == 24 self.scroll = pos.x - VIEWPORT_W / SCALE / 5 shaping = ( 130 * pos[0] / SCALE ) # moving forward is a way to receive reward (normalized to get 300 on completion) shaping -= 5.0 * abs( state[0] ) # keep head straight, other than that and falling, any behavior is unpunished

时间: 2024-02-10 20:21:02 浏览: 48
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2-HPLC仪器装置ppt课件.ppt

这段代码是在获取小人状态信息后,对状态信息进行进一步处理和分析,其中包含以下内容: 1. state += [l.fraction for l in self.lidar]:将激光雷达扫描到的数据(即l.fraction)加入到状态信息列表state中。 2. assert len(state) == 24:确认状态信息列表的长度为24,以确保获取到了所有需要的状态信息。 3. self.scroll = pos.x - VIEWPORT_W / SCALE / 5:根据小人的位置pos来计算视口的滚动位置,以便显示整个游戏场景。 4. shaping = (130 * pos[0] / SCALE):计算一个奖励值,根据小人在x轴方向上的位置来给出奖励,为了让奖励值在完成游戏时达到300,需要将小人的位置进行规范化。 5. shaping -= 5.0 * abs(state[0]):根据小人的头部角度来惩罚小人,要求小人始终保持头部正对前方,否则会受到惩罚。 总的来说,这段代码用于对获取到的小人状态信息进行进一步处理和分析,以便制定出更加有效的游戏策略和控制方法。其中,视口的滚动位置可以让玩家更好地掌握整个游戏场景,奖励和惩罚机制则可以激励小人做出更好的行动,从而提高游戏的趣味性和挑战性。
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# seeds = [2222, 5, 4, 2, 209, 4096, 2048, 1024, 2015, 1015, 820]#11 seeds = [2]#2 num_model_seed = 1 oof = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction = np.zeros(X_test.shape[0]) feat_imp_df = pd.DataFrame({'feats': feature_name, 'imp': 0}) parameters = { 'learning_rate': 0.008, 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'num_leaves': 63, 'feature_fraction': 0.8,#原来0.8 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5,#5 'seed': 2, 'bagging_seed': 1, 'feature_fraction_seed': 7, 'min_data_in_leaf': 20, 'verbose': -1, 'n_jobs':4 } fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()解释上面的python代码

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节(Measure)中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

翻译这段代码:print("start:") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult:",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

问题 D: D:分数类的异常处理 时间限制: 1.000 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 249  解决: 76 [提交] [状态] [讨论版] [命题人:外部导入]题目描述  根据已经编写好的Fraction类及输出案例,  请编写Main类,建立两个分数对象的数组f,采用Scanner类的nextInt方法,依次输入两个分数的分子和分母,  处理可能的异常输入情形:分子或分母不是整数(输出:java.util.InputMismatchException),分母是零(输出:java.lang.ArithmeticException: / by zero)。  求出并打印:((f[0]-f[1])/f[1] + f[0] ) * f[1],然后对以上结果约分,约分后再打印。 class Fraction { int numerator; int denominator; int gcd(int m, int n) { int mod = m % n; while(mod != 0) { m = n; n = mod; mod = m % n; } return n; } void print() { System.out.println(this.numerator + "/" + this.denominator); } void setFraction(int n, int d) { if(d == 0) throw new ArithmeticException("/ by zero"); this.numerator = n; this.denominator = d; } boolean equals(Fraction f) { return (this.denominator == f.denominator) && (this.numerator == f.numerator); } Fraction add(Fraction f) { Fraction r = new Fraction(); int n; int d; int g = gcd(this.denominator, f.denominator); d = f.denominator * this.denominator / g; n = this.numerator * f.denominator / g + f.numerator * this.denominator / g; r.setFraction(n, d); return r; } Fraction sub(Fraction f) { Fraction r = new Fraction(); int n; int d; int g = gcd(this.denominator, f.denominator); d = f.denominator * this.denominator / g; n = this.numerator * f.denominator / g - f.numerator * this.denominator / g; r.setFraction(n, d); return r; } Fraction mul(Fraction f) { Fraction r = new Fraction(); int n = this.numerator * f.numerator; int d = this.denominator * f.denominator; r.setFraction(n, d); return r; } Fraction div(Fraction f) { Fraction r = new Fraction(); int n = this.numerator * f.denominator; int d = this.denominator * f.numerator ; r.setFraction(n, d); return r; } Fraction simplify() { int g = gcd(this.numerator, this.denominator); this.denominator /= g; this.numerator /= g; if(this.denominator < 0) { this.denominator *= -1; this.num

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