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算法集锦（34） | 强化学习| 出租车载客问题

首先，出租车是停车场中唯一的一辆车。其次，我们可以把停车场分成一个5x5的网格，这给了我们25个可能的出租车位置，这25个位置是状态空间的一部分。注意，出租车的当前位置状态是坐标(3,1)。...奖励表：出租车环境初始化时,一个初始奖励表p也同时被创建。我们可以把它设计为一个矩阵，其行数等于状态数，列数等于行为数。...初始的奖励表可以设置为： >>> import gym >>> env = gym.make("Taxi-v2").env >>> env.P[328] {0: [(1.0, 433, -1, False...这种算法用环境的奖励来学习，在给定的状态下采取最佳的行动。在上面的实现中，我们有一个奖励表p，代理将从中学习。使用奖励表，它会选择下一个是否有益的行为，然后更新一个名为Q-Value的新值。...步骤5: 使用公式更新q表值。 状态6: 将下一个状态更改为当前状态。 步骤7: 如果达到目标状态，则结束并重复该过程。 具体代码如下。

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经典深度SfM有关问题的整理

Q6：什么是逆深度空间，为什么要用逆深度空间？ A6：逆深度（Inverse depth）是近年来SLAM研究中出现的一种广泛使用的参数化技巧。...A8：每个像素点的值为该点的损失（cost）。 Q9：平面扫描（plane sweep）时的一系列虚拟平面和左右视图是一样大小的吗？...而在将源视图warp到目标视图上的时候，若其坐标范围超出了目标视图的长宽，则直接舍弃；而虚拟平面上没有cost（即没有对应点）的地方通常设为0。...Q11：如果已经拥有一个场景重建的真值，现在又重建了一个三维场景，如何将新的场景与真值进行尺度、位置等的配准？...Q14：如何将重建出来的场景与真值进行对齐？

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    原创 | 基于Python的强化学习库

    每个环境都有自己的特定规则和状态空间。在开始使用环境之前，需要先初始化它。初始化后，就可以使用智能体的动作来与环境进行交互了。...在使用OpenAI Gym库时，还可以使用Q-learning算法来实现强化学习。Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，它通过不断更新Q表来学习最优策略。...在Gym库中，可以使用Q-learning算法来训练智能体，使其能够解决各种环境中的问题。..."，默认情况下，观察空间为Box(-Inf, Inf, (17,), float64)，其中各元素对应表2中的内容： 表2观察空间的各元素 序号 观察 名称 (对应 XML 文件) 单位 0 前臀的z坐标...如前所述，该状态中的前8个值是位置值，后9个值是速度值。在位置值中加入[-重置噪声尺度，重置噪声尺度]范围内的均匀噪声，同时在所有零的初始速度值中加入均值为0和重置噪声尺度的标准偏差的标准正常噪声。

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    【五】gym搭建自己的环境之寻宝游戏，详细定义自己myenv.py文件以及算法实现

    * 4 + [350] * 4 + [250] * 4 + [150] * 4 """为了让结果可视化，我们需要自己渲染结果，比如我打算设置一个600×600的窗口， 那么，每一格的中心的横坐标为[150...# 根据这两个向量和机器人当前的状态，我们就可以设置机器人当前的圆心坐标了即： if self.state is None: return None...4^4=256中可能的取值，每种状态会对应一个行动 # q_table[s][a]就是当状态为s时作出行动a的有利程度评价值 # 我们的AI模型要训练学习的就是这个映射关系表 # 这里的4*4=16是棋盘上棋子的位置数量...# q_table的纵坐标是state可能出现的情况之和，横坐标为对应每种state可以做出的action # 而取值是每种action对于每种state有利程度的评价值 # q_table = np.loadtxt...# 根据本次的行动及其反馈（下一个时间步的状态），返回下一次的最佳行动 # epsilon_coefficient为贪心策略中的ε，取值范围[0,1]，取值越大，行为越随机 # 当epsilon_coefficient

    2.1K60

    强化学习系列案例 | 训练智能体玩Flappy Bird游戏

    在Flappy Bird中四元组的具体含义如下： （1）状态空间： 80×80×4的RGB图像，因为状态空间过大，用Q表决策会占用大量空间，因此需要采用值函数近似法。...DQN算法简介 3.1 值函数近似 在普通的Q-learning算法中，状态和动作空间是离散且维数不高，此时可使用Q表储存每个状态-动作对的Q值。...然而当状态和动作空间是高维且连续时，状态或动作数量很大，使用Q表会占用大量的内存与计算空间，这样效率非常低甚至会出现计算力不够的情况。...因此我们可以通过函数(, ;θ)来近似状态-动作值函数(,)，其中θ为参数，Q表的更新变为更新(, ;θ)的参数θ。...DQN中的值函数模型为卷积神经网络，为提高计算效率，卷积神经网络的输入为状态，输出为下每一个动作对应的Q值。

    2.9K31

    【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

    其背景的实现方法一般是按照屏幕大小进行背景切割, 然后以片段为单位组成链表放在游戏世界中, 摄像机始终追随玩家只要范围不要超过第一张和最后一张背景即可....注意运算最后的齐次坐标的w分量应该总保持为0或1 w为0的向量表示3D方向, w为1的向量表示3D的点 四种最基本的三维变换: 缩放: 只在需要缩放的轴对应的对角线上设置倍率, 其他位置保持0....常见坐标系 模型坐标系: 相对于模型自身的坐标系, 通常坐标系的原点置于模型中心或者角色脚下 世界坐标系: 将所有对象按照设定的对象坐标进行偏移, 放置到同一个坐标空间中成为世界坐标系, 此时的坐标系原点是世界中心...并优化旋转插值的效果, 且用四元数来表示多个旋转的合成可以减少计算量 表示旋转的四元数是一个由四个浮点数组成的四维向量, 写为q=[q_v, q_s]或[x, y, z, w]的形式....其中q_v中的a是旋转轴, theta是旋转角 四元数在使用前要记得将向量分量q_v归一化后才能正常使用, 否则旋转会表现出奇怪的缩放效果 四元数也可连续使用, 但需要以下式进行相乘, 且顺序相反,

    4.2K31

    有了BFS，困难的谜题也不过如此，一个模板就够了

    现在的问题的关键就是如何将节点的子节点抽象出来，也就是说从一个状态可以衍生出的所有状态。我们用children函数来表示这个过程，这个函数接收一个输入，得到一个集合。...注意这里的一维空间和二维空间互转，索引发生的变化。...其存在空间复杂度的瓶颈，由于每次搜索整个层级，空间复杂度可能无比巨大。...还要记录节点深度，用于最后重合时，将2个节点深度累加 m2={end:0} #队列2的标记字典 while q1 and q2: #2个队列都不能为空，其中一个为空，...每次旋转都只能旋转一个拨轮的一位数字。 锁的初始数字为 ‘0000’ ，一个代表四个拨轮的数字的字符串。

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    实战深度强化学习DQN-理论和实践

    1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示： 在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A...我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛，然后根据Q值表我们就可以在每个状态下选取一个最优策略。...Q值表的更新公式为： 公式中，Q(S,A) 我们可以称做Q估计值，即我们当前估计的Q值，而： 称为Q-target，即我们使用贝尔曼方程加贪心策略认为实际应该得到的奖励，我们的目标就是使我们的Q值不断的接近...2、深度Q网络(Deep - Q - Network) 2.1 DQN简介 为什么会出现DQN呢 在普通的Q-learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的...Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。

    2.9K50

    空间校正相似变换

    在准备将已数字化或已导入到临时要素类中的数据复制粘贴到自己的数据库中时，您可能需要使用此方法对这些数据进行校正。您还将了解如何指定要校正的要素、预览校正和查看链接表。 空间校正以位移链接为基础。...应用变换 空间校正可用于校正图层中的所选要素集或所有要素。此参数设置位于“选择要校正的输入”对话框中。默认为校正所选要素集。 步骤: 1.您需要选择是校正所选要素集还是图层中的所有要素。...单击空间校正 工具条上的空间校正菜单，然后单击设置校正数据。 2.单击以下图层中的所有要素。...2.单击空间校正 工具条上的查看连接表 ? 。连接表提供了有关连接坐标、连接 ID 和 RMS 误差的信息。右键单击某一链接记录打开快捷菜单。...通过该菜单上的命令，您可以编辑链接坐标、为链接添加闪烁效果、缩放和平移所选链接，以及删除链接。如果此校正的 RMS 误差超出可接受范围，您可以修改链接以提高精确度。

    1.2K20

    基于双目视觉的树木高度测量方法研究

    2.6 树高计算方法 在测树学中，树高是指树干的根颈处至主干稍顶的长度，是表示树木高矮的调查因子。 树高示意图如图8所示，P点为树梢顶端点，Q点为地面上根茎与地面的接触点，P和Q的距离L即为树高。...若要计算出树木高度L，可将树木置于一个空间直角坐标系下，通过P、Q两点的空间坐标计算L。...以双目相机左镜头为原点建立空间直角坐标系，P点(树木最高点)的选择方式为树木轮廓Y轴值最大的点，Q点的选择采取多点取平均值的方式确定，由于存在着很多树根和地面的接触点，采取视野范围内树根左边与地面接触点与树根右边与地面接触点的三维空间坐标...由表2和3可知，通过获取树木关键点的空间坐标计算树木高度的方法具有一定的可行性，误差相对较小，与实际数据具有较强的相关性。...由表4可知，基于双目视觉的树木高度测量方法计算树高的结果，SGBM算法相对实际值的最大相对误差为3.93%，最小为0.76%；BM算法相对实际值的最大误差为3.41%，最小为0.29%，根据2.5中提高精度的测量方法

    1.7K30

    终于全了！ABB机器人学习资料

    当前使用的机器人型号为IRB1410，其承重能力为5KG，上臂可承受18KG的附加载荷，这在同类机器人中绝无仅有。最大工作半径1444mm，常用于焊接与范围搬运，具可再扩展一个外部轴的能力。...3、机器人系统简介 机械手为六轴组成的空间六杆开链机构，理论上可达到运动范围内任何一点。每个转轴均带一个齿轮箱，机械手运动精度（综合）达正负0.05mm至正负 0.2mm。...9、手动操作机器人 坐标系以及运动模式 A：超驰微动控制速度设置（当前选定 100%) B：坐标系设置（当前选定大地坐标） C：运动模式设置（当前选定轴 1-3 运动模式） 在选择了坐标系和运动方式的前提下...如果要更改已在某个程序中引用的工具名称，您还必须更改该工具的所有具体值。 范围 从菜单中选取最佳范围 工具应该始终保持全局状态，以便用于程序中的所有模块。 存储类型 - 工具变量必须始终是持久变量。...3）定义坐标系 确保已在机器人系统安装过程中设置了基坐标系和大地坐标系。同时确保附加轴也已设置。在开始编程前，根据需要定义工具坐标系和工件坐标系。以后添加更多对象时，您同样需要定义相应坐标系。

    3.2K30

    通俗易懂谈强化学习之Q-Learning算法实战

    本篇使用强化学习领域经典的Project-Pacman项目进行实操，Python2.7环境，使用Q-Learning算法进行训练学习，将讲解强化学习实操过程中的各处细节。...最最重要的是，如何将每个(State, Action)对应的Q-value从训练中学习出来？...参数设置：学习率alpha我们设置为0.2，折扣率gamma设置为0.8，最终训练完我们让Pacman运行numTraining=10次查看效果，同时这里面有一个探索率epsilon = 0.05。...（2） Q-value表 因为最开始我们无从得知Pacman会经历哪些状态State，以及采取哪些Action，所以我们最开始设置一个Q-value的空表，将训练中Pacman经历过的状态State，以及执行的...Pacman项目中，我们可以取巧的使用项目中现有的Pacman每行动一步Score发生的变化作为Reward，两个状态变化时Score的差值我们认为就是Reward，这一步为我们节省了大量设置Reward

    2.5K22

    Android开发笔记（一百五十四）OpenGL的画笔工具GL10

    下面就概括介绍一下GL10编码的三类常见方法： 一、颜色的取值范围 Android中的三原色，不管是红色还是绿色还是蓝色，取值范围都是0到255，对应的十六进制数值则为00到FF，颜色数值越小表示亮度越弱...以下代码表示把画笔颜色设置为橙色： // 设置画笔颜色为橙色 gl.glColor4f(0.0f, 1.0f, 1.0f, 0.0f); 二、三维坐标系 三维空间用来表达立体形状...如下图的三维坐标系所示，三维空间有个M点，该点在x轴上的投影为P点，在y轴上的投影为Q点，在z轴上的投影为R点，因此M点的坐标位置就是（P, Q, R）。 ?...这个投影操作主要有三个步骤，下面分别展开叙述： 1、设置绘图区域 前面说过OpenGL使用GLSurfaceView这个控件作为绘图场所，于是允许绘制的区域范围自然落在GLSurfaceView内部...其实这两个方法结合起来只不过是状态重置操作，好比把手机恢复出厂设置，接下来重新进行状态设置。

    1.3K20

    FOC电机算法设计基础知识.1

    使用d轴和q轴描述电机内部磁场，可以将三相交流电机转换为以d轴和q轴为坐标轴的直流电机。这样，我们就可以通过控制d轴和q轴上的电压或电流来控制电机的转速和转矩。 什么是Clarke变换？...SVM表是一个二维表格，其中每个单元格对应于一个矢量，用于描述控制器产生的输出信号。SVM表的横轴和纵轴分别代表电压空间矢量的d轴和q轴分量，每个单元格中的数值表示该空间矢量的大小和方向。...SVM表中每个单元格对应于一种电压空间矢量，通常使用极坐标来描述。每个单元格中的数字表示该矢量的长度，而单元格的位置和角度则表示该矢量的方向。...通过对SVM表进行解析，控制器可以选择最合适的空间矢量来驱动交流电机或控制电网，以达到最优的控制效果。 极坐标是用来描述平面上一个点的坐标系，它使用极径和极角两个参数来确定点的位置。...在极坐标系中，通常将坐标原点称为极点，将固定的轴称为极轴。极角通常以弧度制表示，从极轴正方向开始逆时针方向测量，范围为0到2π。

    1.4K30

    如何将 Matplotlib 可视化 插入到 Excel 表格中？

    我们也经常使用R、Python编程进行高质量的数据可视化，生成制作了不少精美优雅的图表。 但是如何将这些“优雅”延续要Excel中呢？...Python绘图库有很多，我们就还是拿最基本的Matplotlib为例。 今天就为大家演示一下，如何将Matplotlib绘制的可视化图片，插入到Excel中。...此处使用了《Python 数据可视化之美》[1]中的一个例子。...Radviz可视化原理[2]是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。...top 以磅为单位距离上侧边缘的位置，默认为0。 width 设置图宽。 height 设置图高。 name Excel图片名称。如果未提供，则默认为Excel标准名称。

    3.5K20

    SQL笔记（3）——MySQL数据类型

    在开发中，可以使用 TINYINT 类型来存储一些状态标识或枚举值等信息，因为使用 TINYINT 类型能够有效地降低存储空间的占用。...其占用两个字节的存储空间，范围为 -32,768 到 32,767（如果使用 UNSIGNED 关键字，则范围为 0 到 65,535）。...其占用三个字节的存储空间，范围为 -8,388,608 到 8,388,607（如果使用 UNSIGNED 关键字，则范围为 0 到 16,777,215）。...其占用四个字节的存储空间，范围为 -2,147,483,648 到 2,147,483,647（如果使用UNSIGNED关键字，则范围为0到4,294,967,295）。...例如，如果向表格中插入了3条记录，然后又删除了第2条记录，下一次插入新记录时，MySQL会自动将记录的ID设置为4，而不是重新使用2这个ID。

    1.8K40

    【嵌入式Linux应用开发】温湿度监控系统——绘制温湿度折线图

    ③ Assets-资源；Console-终端 资源里面表示的是我们导入的外部的资源，比如图片、动画等；终端则是显示的是在这个工具中的操作在终端下的命令 ④ 控件设置窗体 用来设置选中的空间的参数，比如名称...的对齐方式要和chart的一样，设置为CENTER； 位置：根据表格的宽度和高度设置，这里设置的是(-390， 0)和(390， 0); 范围：温度的范围设置为[-20, 60]，湿度设置为[0, 100...]，这个根据常识设置； 模式：有普通模式、对称模式和范围模式，这里设置为普通模式即可，其它模式大家可以自己在studio中探索； 初值：设置为0； 左值：同样设置为0，只有在范围模式下有用； 这样设置后...lv_obj_t * obj：控件对象；uint16_t cnt：绘制点数 设置表格中显示数据的点数，比如设置成20，那么整张表就最多只绘制出20个点出来 lv_chart_set_range lv_obj_t...* obj：控件对象；lv_chart_axis_t axis：坐标轴lv_coord_t min/max:坐标轴的最大最小值 设置表格的坐标轴数值范围，坐标轴LV_CHART_AXIS_PRIMARY_Y

    2.3K20

    opengl入门教程pdf

    将特定范围内的坐标转化到标准化设备坐标系的过程（而且它很容易被映射到2D观察空间坐标）被称之为投影(Projection)，因为使用投影矩阵能将3D坐标投影(Project)到很容易映射到2D的标准化设备坐标系中...屏幕空间 最终的坐标将会被映射到屏幕空间中（使用glViewport中的设定），并被变换成片段。...纹理映射的最大尺寸依赖于OpenGL，但它至少必须是使用64x64（若带边界为66x66），若width和height设置为0，则纹理映射有效地关闭。 　　...对于gltexCoord1*()，s坐标被设置成给定值，t和r设置为0，q设置为1；用gltexCoord2*()可以设置s和t坐标值，r设置为0，q设置为1；对于gltexCoord3*()，q设置为...另外，表中后六个参数的应用放在下一篇中介绍。

    3.2K31

    前端学数据结构与算法（十四）：01执行的艺术 - 回溯算法(下)

    所以我们的思路就是需要一个递归函数，它的作用是将扩散点设置为0，表示该节点已经被染色，然后它的上下左右执行相同的递归逻辑，直到起始点的递归调用结束，这时所有相连的1全部都会被设置为0，也表示找到了一块岛屿...~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image] 在一个n \* n的棋盘里，一定会有2n - 1条对角线，两个对角线是否在攻击范围的状态，可以分别使用两个数组进行存储。...如果搜索到最后没位置可放，那就需要回溯到之前其他空的位置进行尝试，且恢复因此次放置而设置的状态值。...col[colIdx] = true; // 设置列的攻击范围 dia1[rowIdx + colIdx] = true; // 设置对角线攻击范围...for (let i = 0; i < n; i++) { checkerboard[i][row[i]] = "Q"; // 将对应列设置为Q checkerboard

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