C#并行-重复迭代

是指在C#编程语言中使用并行编程技术来实现重复迭代的操作。在传统的串行编程中，重复迭代通常是通过使用循环结构来实现的，但在某些情况下，循环中的迭代操作可能是相互独立的，可以并行执行，从而提高程序的性能。

C#提供了一些并行编程的特性和库，如Parallel类和Parallel.ForEach方法，可以方便地实现并行迭代操作。通过使用这些特性和方法，可以将一个迭代操作分割成多个子任务，并发地执行这些子任务，最后将它们的结果合并起来。

并行迭代在处理大规模数据集、图像处理、科学计算等领域具有广泛的应用场景。通过并行化迭代操作，可以充分利用多核处理器的计算能力，加快程序的执行速度。

腾讯云提供了一些与并行计算相关的产品和服务，如弹性MapReduce（EMR）和容器服务（TKE）。弹性MapReduce是一种大数据处理服务，可以在腾讯云上快速、高效地处理大规模数据集。容器服务（TKE）则提供了一种基于容器技术的弹性计算平台，可以方便地部署和管理并行计算任务。

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C#（读作C Sharp）是一种通用、面向对象的编程语言，由微软公司于2000年推出。它在设计之初的目标是为了在.NET平台上开发应用程序，并且它也成为了.NET开发的主要语言之一。C#的历史和产生背景紧密联系着微软公司对软件开发工具和平台的发展。在20世纪90年代，微软推出了一系列的开发工具和平台，其中最重要的是Visual Basic和C++。然而，随着互联网的普及和软件复杂性的增加，开发者需要一种更强大、更现代化的语言来应对新的挑战。因此，微软开始研发一种新的语言，旨在提供更好的生产力、更强大的面向对象支持和更高的性能。 C#的设计灵感来自于多个编程语言，包括C++、Java和Delphi等。它汲取了这些语言的优点，并融入了自己的特色和创新。C#于2000年首次发布，作为.NET Framework的一部分。它引入了许多创新的语言特性，如委托、属性、泛型和LINQ等，以提供更强大的编程模型和更简洁的代码。 C#的重要性和广泛应用主要体现在以下几个方面：

Parallel类提供了数据和任务的并行性； Paraller.For()方法类似于C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。首先描述它的第一个方法For(int,int,Action<int>)，前面两个参数代表循环的开头和介绍，第三个参数是个委托，整数参数是循环的迭代次数，该参数被传递给委托引用的方法。Paraller.For()方法的返回类型是ParallelLoopResult结构，它提供了循环是否结束的信息和最低迭代的索引（返回一个表示从中调用 Break 语句的最低迭代的整数）。

Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行。也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。现在也可以在Mono上运行注：通用图形处理器（英語：General-purpose computing o

在.NET平台用C#这么久，自然会发现其版本很多，相应的概念也会很多，常常都是萌萌哒。而在实际工作中经常会遇到需要配置dll版本号，公钥token等场景，因而对C#、NET、CLR、框架类型等基础概念有个大略的了解有很大必要性。当涉及到程序集版本时，注意查看全局程序集缓存GAC（Global Assembly Cache），路径为c:\windows\assembly，还有几个相似的.net framework路径，同时可以使用IL Disassembler (x64)查看DLL中所引用的外部库信息。

使用 C# 作为开发语言已经 15 个年头了，受惠于 C# 的不断更新，伴随着大量的新特性与大量语法糖，让我更加容易写出简洁、高效的代码。日常中大量特性早已信手拈来，当然从未尝试过的特性更是难以尽数，但是每每回忆代码中的特性究竟是哪个版本引入的，却颇为含糊。索性简单整理记录下来，用以备忘，进而能够更精确地根据想使用的特性确定程序需要的 Framework 版本。尽管参考了微软的官方文档，但所列特性难免基于我所接触使用到的狭隘范围，用中括号附上短评（如【我是短评】），用以提示，希望不至于画蛇添足吧。

cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

这是一个我已经断断续续地研究了很长一段时间的项目。在此项目之前我从未尝试过修改游戏，也从未成功训练过“真正的”强化学习代理（智能体）。所以这个项目挑战是：解决钓鱼这个问题的“状态空间”是什么。当使用一些简单的 RL 框架进行编码时，框架本身可以为我们提供代理、环境和奖励，我们不必考虑问题的建模部分。但是在游戏中，必须考虑模型将读取每一帧的状态以及模型将提供给游戏的输入，然后相应地收集合适的奖励，此外还必须确保模型在游戏中具有正确的视角（它只能看到玩家看到的东西），否则它可能只是学会利用错误或者根本不收敛。

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