我尝试使用内置的TensorFlow函数作为损失函数来编译我的模型。这是因为从numpy数组到张量的变化,还是与函数有关。我的代码:
import numpy as np
from pandas import read_csv
from keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, Flatten, LSTM, TimeDistribu
我对用python做一个编程游戏很感兴趣,我想用GunTactyx ()的风格来做。只是简单得多,因为我主要对python中python脚本的并行执行感兴趣。
Gun挑战玩家编写一个程序来控制各个单位在团队中一起工作,其中每个指令都带有时间限制。每个程序都在自己的受保护环境中执行,通过可以与游戏世界交互的功能与游戏世界进行通信。
我想知道是否有一种Python方法可以达到类似的效果。
游戏引擎的伪代码结构类似于:
Instantiate units with individual programs
while 1
Update game world
for unit in unit
我正在编写一个在线判断代码checker.My代码,在python2.7中使用多线程。我的本地机器上的相同程序(我的核心3RAM,4GB)在1分10秒内评估大约1000个子程序。但是,当我在ec2微实例(大约600 MB内存)上运行它时,大约需要40分钟(在一些随机时间内速度会变慢),.To知道我为什么会发生故障。
首先,这是我的评估器的工作方式:
- I have a main program `worker.py` , which creates multiple threads
- The main thread pulls submissions(10 at a time)
我是BBC微博的新手,所以我有以下问题:
我想读一些动作,并把它写到m:b上的一个文件中。毕竟,我想把它从那里下载到电脑上去处理。
我是这样写文件的:
from microbit import *
with open('FileName.txt', 'w') as my_file:
my_file.write('text to write down')
当我用m:b作为USB设备时,我看不见文件.但是,当我编程m:b列出所有的文件时,它在文件出现之前写得很短。
我知道,m:b没有磁盘操作系统,所以我尝试用python代码提取它,我在Wi