在这一教程中，我们将会使用 TensorFlow 2.0 新特性，并借助深度强化学习中的 A2C 智能体解决经典 CartPole-v0 环境任务。...TensorFlow 2.0 版的宗旨是让开发者们能够更轻松，在深度强化学习上这一理念显然也得到了发扬：在这个例子中，我们的智能体源代码不到 150 行！...，这种算法学习如何在一些具体的步骤中达到一个目标或者最大化；例如，最大化一个游戏中通过一些行动而获得的得分。...智能体训练循环 最后，我们需要定义一个训练循环，它会相对长一点，但同样也非常直观：采集样本、计算反馈奖励和梯度、最后训练并更新模型。...训练和结果 现在已经预备好在 CartPole-v0 上训练单工作站的 A2C 智能体了，训练过程也就需要几分钟。在训练完成后，我们应该能看到智能体成功实现了 200/200 的目标分值。
上周微软发布了自家的 AI 编程和软件开发智能体框架：AutoDev，其与我们开发的 IDE 插件 AutoDev 有颇多的相似之处，特别是一些设计思路，以及在对于辅助软件开发任务的智能体以及一些基础设施上...更详细来说，便是： 人类通过自然语言或者交互描述软件开发任务，如解释代码、生成代码、运行测试等。 AI 结合智能体与上下文理解人类的需求，并生成对应的指令文本。...在这个需求中，我们发现在复杂的软件开发任务中，需要动态生成 高质量上下文，以让 AI 能在对应的问题域中生成对应的代码。...设计基于 IDE 的编程智能体开发 在设计 AutoDev 的自动编码功能时，我们依旧是按照在 Unit Mesh 架构范式下的设计思路来设计的， 即 AI 生成的都是可验证的代码。.../patch 指令来 示例步骤 3：自动化问题辅助修复 接下来，我们的挑战就是如何在 IDE 获取运行结果，并根据结果来进行对应的操作。
新智元报道 编辑：润 【新智元导读】一位网友公开了他创作的一个可以自主学习的智能体，按照他的设想，这样的智能体将在LLM的加持下迅速成长为无所不能的AGI，而人类如果控制她成长的过程，就不需要专门进行对齐...一位网友根据Karpathy曾经构想过的一个AGI智能体构架，创建了一个开源的智能体，命名为Samantha。...-每时每刻都在学习和演变：存储在记忆中的经历可以影响和塑造Samantha随后的行为，如性格、频率和言语风格等。...太令人震惊了，这种结构足以构建一个基本的通用人工智能，能够运行大量的白领工作。 在测试中，当谈论一个轻松的主题时，Samantha在对话中非常活跃，经常在我回答之前就讲了好多相关的内容。...但作者得出的结论是，可以通过在上下文长度中添加和保留内容来模拟相同的效果。
定义结构体，需要使用 struct 关键字并为整个结构体提供一个名字。结构体的名字需要描述它所组合的数据的意义。接着，在大括号中，定义每一部分数据的名字和类型，我们称为 字段（ field）。...实例中字段的顺序不需要和它们在结构体中声明的顺序一致。换句话说，结构体的定义就像一个类型的通用模板，而实例则会在这个模板中放入特定数据来创建这个类型的值。...不使用更新语法时，如何在 user2 中创建一个新 User 实例。...…user1 必须放在最后，以指定其余的字段应从 user1 的相应字段中获取其值，但我们可以选择以任何顺序为任意字段指定值，而不用考虑结构体定义中字段的顺序。...要定义元组结构体，以 struct 关键字和结构体名开头并后跟元组中的类型。
设计良好的协调机制，可以有效的调节各个agent之间的行为，自治性的调整组织结构，快速有效地解决局部与全局的矛盾，使得整个智能系统获得优良的性能。 那么什么是分布式多智能体呢？...本博客的前面已经介绍了，什么是AOP。其中agent翻译成智能体，这里只是单体的智能体。...那么分布式多智能体，则为Multi-AgentSystem，MAS，或者是分布式多智能体技术Multi-AgentTechnology， MAT。这个是分布式人工智能中的一个重要分支。...分布式多智能体的优势，在于其自组织性，具有快速，实时，自治性的优势，目前大部分应用于调度系统，包括智能制造，当然互联网方面的话，k8s则是一个非常典型的例子。...这个是Smith和Davis在20世纪80年代提出来的分布式协商机制，目的是为了将现实市场中的合同思路来解决分布式人工智能中的任务分配问题。
简单学习一下结构体，因为在DSP里面结构体都是官方定义好的，我们用就可以，但是还是知其然也要知其所以然。...定义结构体的关键字：struct 典型用法（一）：单层结构体，此处用到typedef struct 来重新定义结构体命名，所以在main函数里面可以直接通过Class对class1进行赋予结构体。...DSP存在多级调用的机制，因此结构体一般有多层，介绍一下嵌套结构体。...这里需要注意的是，假设信息为最底层结构体，那么在临近上一层结构体内需要用底层结构体定义变量。...比如最底层是Information，那么上一层内具备这个底层结构的变量，就要用Information来定义。 在DSP中，就是通过这一层又一层的结构体对最底层的寄存器进行赋值的，因此有必要了解一下。
当前强化学习中有一个主流的趋势，即放大从游戏环境中得到的稀疏的外部奖励信号，并通过额外的反馈信号帮助智能体学习。...我们希望建立一个可监督设置并设计非常密集的额外的反馈信号，一旦智能体在任务中成功，它可能将会得到知识。 本文希望通过对一些文章的阐述和分析来为大家提供一些现有研究通用的、方向性的观点。 一....智能体需要学习一个独立策略去最大化改变输入图片的某些地方的像素值，在他们建议的实现方法中输入的帧被分成少量的栅格，每个栅格计算一个视觉变化分数，然后策略被训练成最大化所有栅格的总视觉变化。...像素控制任务的加入在三维环境中是很有效的。 第二个辅助任务是奖励预测。智能体被给与在片段序列（episode sequence）中三个最近的帧，他的任务是预测下一步会给出的奖励。...在强化学习中我们会召回一个前向模型，这意味着你的智能体将会看到具体的输入帧，它将会使用某种特征提取器并把输入数据编码为某种隐藏的表示法，然后你就有了一个前向模型。
中为其分配内存 ; 使用 malloc 可以在 堆内存 中为其分配内存 ; /** * @brief The Student struct * 定义 结构体 数据类型 , 这是定义了 固定大小内存块别名...char name[20]; int age; int id; }; 声明上述结构体类型对应的 结构体变量 : // 在栈内存中 定义 Student 结构体 类型变量...struct { char name[20]; int age; int id; }s2, s3; 3、定义普通结构体时声明变量 定义普通结构体类型的同时定义变量 , 普通的结构体类型后...定义结构体类型的同时定义变量 // 定义结构体类型的同时 , 定义结构体变量 // 普通的结构体类型后 , 声明结构体类型变量 struct Student2 { char name[20];...定义结构体类型的同时定义变量 // 定义结构体类型的同时 , 定义结构体变量 // 普通的结构体类型后 , 声明结构体类型变量 struct Student2 { char name[20];
具体而言，作者合并了在共享神经网络结构中的特殊智能体模块，这个模块是由 L1-norm 规则化得到的，目的就是在保持必要的差异下，也能促进智能体之间的学习共享。 ---- 4....作者的方法类似 MADDPG ，使用了DDPG 作为学习的策略。然而，FACMAC 学习了一种中心化但分解的 Critic，它通过一个非线性的单调函数，如QMIX一样连结了每个智能体。...通过共识的过程可以形成这种语言，但是它可能需要代的试验和错误；或者通用语言由环境给出，其中的智能体在观察到的世界中接受它们的语言。...当智能体广播这些表征时，他们可以学习并理解彼此的通信，并在各种多智能体通信环境中实现强大的能力。 ---- 11....强化学习可以解决该问题，但是在多智能体强化学习方法下都会将智能体定义为队友和敌人，这在混合环境下这些智能体的角色很难被捕捉。其关键的问题在于不仅要协调智能体的行为同时依旧要保证最大化个人利益。
它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。...这些数据类型都支持push/pop、add/remove取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 ?...redis有五种数据结构，智能云组网EasyNTS支持存储redis数据，但是如果直接存储的话，存储的是字符串，如果需要存储结构体，需要将字符串转换为json格式即可。 ?...说到这里我们顺便讲一下js中字符串转换成json格式的几种方式： 1、eval方式解析，恐怕这是最早的解析方式了。...function strToJson(str) { var json = eval('(' + str + ')'); return json; } 记得别忘了str两旁的小括号。
对于一个结构体，头部信息固定，成员节点变长的，可以采用下面的定义方式： 1....sizeof(stCgiInfo)); stCgiInfo *CgiInfo = (stCgiInfo *)stHeadInfo->cgiinfo; 这样，通过下标就可以直接访问cginfo数组了，如...2.stl 容器 当然，也可以统过使用STL的容器，如vector，定义stHeadInfo如下： typdef struct _stHeadInfo { int version; int magic_num...： 前者的优点是：可以mmap到一个文件，这样，其它的进程也可以打开这个文件，解析里面的信息。...同时，在做为数据包在网络上传输时，可以在headinfo中加入len字段，有清晰的边界，便于收发包。 前者的缺点是：需要管理内存分配和释放。 后者的优点是：使用简单，无需管理内存。
多智能体对抗作为决策AI中重要的部分，也是强化学习领域的难题之一。 为丰富多智能体对抗环境，OpenDILab（开源决策智能平台）开源了一款趣味多智能体对抗竞技游戏环境——Go-Bigger。...每个玩家开始仅有一个球，当球达到足够大时，玩家可使其分裂、吐孢子或融合，和同伴完美配合来输出博弈策略，并通过AI技术来操控智能体由小到大地进化，凭借对团队中多智能体的策略控制来吃掉尽可能多的敌人，从而让己方变得更强大并获得最终胜利...、算力上逐步增加复杂度，设计迭代效果更强的智能体。...简化设计示意图 例如，对于一个队伍中的多个智能体，团队的最终目标是让整个队伍（总体积/总体量/总重量）的大小最大，因此在baseline中可使用IQL算法来实现，以高度并行化地实现整个优化过程；对于实际一局比赛中存在多个智能体的情况...，帮助智能体发现弱点，学习新技能，可作为预训练的标签或League Training中的对手，也可构造蒸馏训练方法的老师，请玩家尽情脑洞 从零开始实现上述算法和训练流程非常复杂，而通过决策智能框架DI-engine
Agent智能体的工作流可以简单分成两种：一种是固定的静态工作流，一种是智能体自主决策的动态工作流。...而动态流程的Agent，也叫自主智能体，例如AutoGPT，BabyAgent，它们自主感知环境，基于观测进行决策，并做出行动，然后基于行动结果进行反思，并给出下一步行动。...影响自主智能体在垂直领域任务完成率的有以下2个亟待解决的问题模型自主能力进化：失败是成功之母，模型该如何基于失败的任务流进行反思和探索，一步步提高自己的任务完成率呢？...Smartphone Usershttps://github.com/mnotgod96/AppAgentAPPAgent是腾讯实验室推出出的和Andriod手机自主交互的智能体，整体方案和上一章我们讲过的...论文先生成了一组基于APP的任务指令，然后基于每个指令模型会对APP的使用进行自主探索，每一步模型的输入包括手机交互的4种功能的功能介绍：包括点击、键入、长按、左右滑动任务描述历史的交互行为的总结当前手机应用页面的截图每一步模型的输出包括
今天，DeepMind开源了一个新的构建模块库，用于在TensorFlow中编写强化学习（RL）智能体。...典型的深度强化学习智能体由大量的交互组件组成：至少，这些组件包括环境和代表值或策略的一些深层网络，但它们通常还包括诸如环境的学习模型之类的组件，伪奖励函数或replay系统。...解决这个问题的一种方法是帮助研究界试图从论文中再现结果，这是通过开源的完整智能体实现。例如，这是我们最近使用v-trace代理的可扩展分布式实现所做的。...这些大型智能体代码库对于再现研究非常有用，但也很难修改和扩展。一种不同且互补的方法是提供可靠的，经过良好测试的通用构建块实现，可以在各种不同的RL代理中使用。...此处提供的损失函数和其他操作在纯TensorFlow中实现。它们不是完整的算法，但是在构建全功能RL代理时需要实现特定于RL的数学运算。
; } } 在这个示例中，我们定义了一个名为 Weekday 的枚举，其中包括每个星期的日子。...在 C# 中，您可以使用 enum 来表示观察者对象的状态，并使用委托或事件来通知观察者对象。 智能枚举 什么是智能枚举？智能枚举不是官方的一个称谓，而是作者定义的一个名词。...这种带行为的一种枚举，简单的可以定义为：智能枚举 = 枚举 + 丰富的行为。 它由原来的 enum 类型（值类型）改变成了 class 类型（引用类型），允许您将行为和方法绑定到每个枚举类型上。...该类中的核心方法是 GetEnumerations，它使用反射获取当前枚举类型中的所有字段，并将它们转换为枚举值。...值用于标识枚举类型的唯一性，而名称则是该类型的字符串表示。 通过这种方式，我们可以轻松地定义和使用不同类型的信用卡。
Root 编译自 DeepMind官方博客 随着人工智能系统在现实世界中扮演越来越重要的角色，理解不同的系统如何相互作用至关重要。...在这篇论文中，DeepMind研究人员采用了博弈论的分支试图这个问题。 研究人员重点观察了在德州扑克，棋盘游戏苏格兰特警等非对称博弈中，两个智能体会有怎样的行为和表现。...用这种新方法，智能体能简单快速地在复杂的非对称博弈里找到纳什均衡。 博弈与纳什均衡 博弈论属于数学的一个分支，用于分析竞争环境下决策者的策略。...DeepMind的新的方法，能简单快速地在复杂的非对称博弈里找到纳什均衡。 虽然目前这套理论的重点还在如何应用在多个AI系统的互动中，但研究人员相信这个结论也可以用于经济、进化生物学、经验博弈论中。...这个“不稳定的”的最后一个选项，就是用了将不对称游戏简化或分解成它的对称对等体的方法。
别急，今天就让小玮陪你一起走进一款多方法仿真软件AnyLogic，来了解了解多方法仿真是什么以及简单的使用AnyLogic这样的多方法仿真软件。 ?...目录 前言 目录 系统评估方法 测量方法 解析方法 仿真方法 为什么要使用仿真建模 仿真建模方法 系统动力学 离散事件 智能体 AnyLogic的基本使用 什么是AnyLogic 下载安装 案例简介 系统评估方法...这些问题综合起来，即便是一个很简单的系统，我们也很难获得一个解析解 而且，在现实生活往往会更加的复杂 只有一些特定的员工可以做一些交易 客户可能被引导给其他员工 出纳员可能共享资源 如打印机或复印机 不同的员工可能有不同的技术和能力...比如说供应链中的问题，我们就可以通过离散事件来进行建模。 ? 智能体 以个体为中心的建模。确定智能体（人、建筑物、产品等），定义其行为（驱动力、状态、行为等），将其放到一个中心环境中，或可建立连接。...则系统层（整体）行为就展现为 很多个体行为交互的结果。 比如说我们之前举的银行办理业务的模型，我们就可以通过智能体来进行建模。
DeepMind 研究者近期在 Trends In Cognitive Sciences 期刊上发表文章，概览了深度强化学习中的一些新技术，这些技术旨在弥补强化学习智能体与人类之间的学习速度鸿沟。...但这种慢却也非常有优势，智能体能找到更好的解决方案、更具有创新性的观点等等。反观深度学习的「快」，我们希望借助决策经验，帮助智能体快速学习新任务与新知识。...原论文 BOX 3 图 1 C：Harlow 的实验，它展示了训练中动物和智能体的行为变化。 现在再回到机器学习，最近很多研究工作都表明学习如何学习能够加速深度强化学习。...这些模式很重要，因为它们通过 meta-RL 总结出智能体从单个任务中学得的东西。...在 episodic meta-RL 中，当智能体遇到与过去事件类似的场景时，它首先复原之前事件的隐藏活动，允许之前学得的信息直接作用于当前的策略。
概述 STL中像set和map这样的容器是通过红黑树来实现的，插入到容器中的对象是顺序存放的，采用这样的方式是非常便于查找的，查找效率能够达到O(log n)。...所以如果有查找数据的需求，可以采用set或者map。 但是我们自定义的结构体或者类，无法对其比较大小，在放入到容器中的时候，就无法正常编译通过，这是set/map容器的规范决定的。...要将自定义的结构体或者类存入到set/map容器，就需要定义一个排序的规则，使其可以比较大小。...最简单的办法就是在结构体或者类中加入一个重载小于号的成员函数，这样在存数据进入set/map中时，就可以根据其规则排序。 2....<< endl; } else { cout << "可以找到点" << endl; } } } 其中的关键就是在点的结构体中重载了
由于欧盟委员会的目标是到 2030 年将 30% 的陆路货运转变为更环保的模式，到 2050 年转变为 50%，托运人的模式选择标准在实现这种转变方面发挥着重要作用。...众多运输模式中，公路运输通常最受青睐，因为托运人认为多式联运是一种缓慢且不灵活的解决方案，所能提供的服务有限。 同步性使多式联运更具动态性、灵活性和可接受性。 ...数字孪生是仿真技术的最新浪潮，因为它使用仿真模型来预测真实系统的可能行为。 本文回顾了数字孪生概念及其在运输和物流中的应用。...Transportation and Logistics: The Fusion of Virtual and Pysical Spaces 关键词： 数字孪生、货运交通模型、虚拟环境、实时系统、远程数字孪生解决方案、基于智能体的建模...WSC） DOI: 10.1109/WSC48552.2020.9383955 语言： 英文 点击下方“阅读原文”查看全篇论文内容 --------- END ---------- 转载自公众号：AnyLogic
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