Minimal Perl:为Unix和Linux用户简化的编程语言

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"《minimal_perl_for_unix_and_linux_people.pdf》是关于如何让熟悉Unix和Linux的人快速上手Perl编程的教程。书中作者Tim Maher强调了Perl语言在复杂性和冗余选择上的特点,并介绍了他创建的Minimal Perl概念,旨在简化学习曲线,帮助Unix用户利用已有的知识快速学会Perl。" 在书的前言中,作者提到了他个人对Perl语言的了解历程,以及为何会创作《Minimal Perl》这本书。他认为很多Perl教材倾向于详细介绍各种等价的语法选择,这给初学者带来了不必要的困扰。例如,书中列举了在Perl中表示"如果A为真,则执行B"的不同写法,指出这种多样性可能导致Perl新手觉得语言过于复杂难学。 为了克服这个问题,作者提出了Minimal Perl的概念,它专注于Perl中的grep、sed和awk类似功能,利用输入、过滤器和参数等概念,使Unix和Linux用户能够直接将他们的知识应用于Perl学习。通过这种方式,学习者可以快速地编写出解决实际问题的程序,而无需深陷于Perl的复杂性中。 2001年,作者首次在YAPC::Europe 2001会议上公开教授Minimal Perl,并得到了积极的反响。之后,他在其他专业会议、Perl用户组会议以及多家财富500强公司中教授这一方法。由于认识到许多人无法接触到这些会议或培训,作者决定将这些知识整理成书,以便更广泛的人群可以学习。 书的创作过程中,作者受到了好友Dr. Damian Conway的鼓励。Damian Conway是Perl领域的专家,他的模块和著作对作者理解Perl有着深远的影响。通过Damian的指导和支持,作者得以有信心将Minimal Perl的方法论整理成书。 《Minimal Perl For UNIX and Linux People》是一本面向Unix和Linux背景的读者,旨在提供一条简洁易懂的学习Perl路径的教程。书中强调实用性,帮助读者快速掌握能解决实际问题的Perl编程技能。

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

2023-06-12 上传