一、从马尔科夫过程到Q学习 # 有一定基础的读者可以直接看第二部分 Q学习（Q-learning）算法是一种与模型无关的强化学习算法，以马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes...Q函数可以表示为以下的迭代形式进行Q矩阵的更新： 在每一步的迭代中，上式又可写为： 即Q矩阵(st,at)位置元素的值等于回报函数R的相应值加上折扣因子γ乘以转换到下一个状态后最大的Q值。...Q学习的更新规则如下： 根据这个公式，分配给矩阵Q的特定元素的值等于矩阵R中相应值加上学习参数γ乘以下一状态下所有可能动作的Q的最大值。 每一场景的探索都会为agent增加经验，Q矩阵得到更新。...训练的目的是提高我们的agent的 “大脑”（矩阵 Q）。 场景越多，Q矩阵越优化。...我们使用Python为训练agent编写代码： import numpy as np import random # 初始化矩阵 Q = np.zeros((6, 6)) Q = np.matrix(
Q-learning 会先建立一个全是 0 的 Q-table，此时agent对环境一无所知，会先进行探索，就是随机选择一个 state，随机选择一个 action，这样通过表格 P，就能得到下一个状态...，以及此时的奖励，于是由 Q-function 可以计算出这对 state-action 组合的 Q-value，进而 Q-table 得到更新。...一直重复上述过程，当 agent 对环境有一定的了解后，即 Q-table 有了一些数值后，就可以利用环境，即在选择 action 时不是随机选取，而是选择 Q-table 中当前 state 下所有...action 中选择 Q-value 最大的那个 action，用这对 state-action 得到的下一步状态和奖励来更新 Q-table。...\n") q_table[328] ---- 参考文献 https://www.learndatasci.com/tutorials/reinforcement-q-learning-scratch-python-openai-gym
今天我们来用Python实现一下Q-learning： 第一步：安装OpenAI的gym游戏环境包 游戏环境包相当于给AI提供各种游戏，以及相应的接口。...Windows, Linux, 以及 MacOS系统都可以分别用pip (python2)和pip3 (python3)命令来安装： pip install gym pip3 install gym...我们首先导入迷宫(Maze)游戏环境以及Q-learning的Q-table。这里的Q-table就是AI的游戏攻略，存储着每个状态采取不同行动的估计收益。...我们用类来定义Q-learning算法中的攻略Q-table。在初始化中，我们设置好学习率，奖励衰退率，和一个贪心率。
False) join(self) 阻塞当前线程直到队列的任务全部完成了 task_done(self) 通知队列任务的完成情况，当完成时候唤醒被join阻塞的线程 实验代码 #/usr/bin/python3
Q-learning vs Friend-Q Q-learning 只是单独地考虑一个 player 的 Q 值，所以在建立Q表时就建立一个player A 的。...Friend-Q 是假设对手像个朋友一样，他会最大化大家的利益，那么就在 Q 的基础上添加 player B 的action空间即可： left：Q，right：friend-Q ? ---- 2....Friend-Q vs Foe-Q Foe 是指对手就是完全的对抗状态，他会让另一方的利益最小，尽管这个决策对自己也不利。...Foe-Q 也要同时考虑双方的 action 空间，所以Q表和Friend-Q是一样的形式。 差别在于更新 Q 表时需要求解一个 maximin 问题： ? ? ? ---- 3....Foe-Q vs Ce-Q Ce-Q 和前三个的区别是，在建立Q表时，要同时建立两个表： 每个表都会同时考虑二者的action空间 ?
Q歌Q魅 《Q歌Q魅》作为腾讯两年一度的娱乐界盛世，在公司拥有较高的品牌知名度，历届赛事中吸引了鹅厂全国各地数千名“歌者”的追捧参与。...品牌标志关键词 头脑风暴 《Q歌Q魅》作为腾讯历届的选秀歌唱比赛，两年一度的娱乐界盛世，其品牌标志也需要很好地诠释产品的定位与性质，所以对《Q歌Q魅》的活动进行了关键词的提取，为了更能让观众与参赛者感受到品牌的魅力和实力
例如下面的代码 fromdjango.db.modelsimports Q q=Q(question_startswith="What") 这样就生成了一个Q()对象，我们可以使用符号&或者|将多个Q(...当多个Q()对象组合起来时，Django会自动生成一个新的Q()。...传Q对象,构造搜索条件 首先还是需要导入模块: from django.db.models import Q 传入条件进行查询: q1 = Q() q1.connector = 'OR' q1.children.append...(q1) 合并条件进行查询: con = Q() q1 = Q() q1.connector = 'OR' q1.children.append(('id', 1)) q1.children.append...(('id', 2)) q1.children.append(('id', 3)) q2 = Q() q2.connector = 'OR' q2.children.append(('status',
“相信大家都很喜欢听音乐,在各种音乐平台上,今天为大家介绍一个利用Python爬取某Q付费音乐的案列,欢迎大家一起学习,一起交流,共同进步！”...https://y.qq.com/n/yqq/singer/001Lr98T0yEWAk.html' #按歌手分类的地址 get_songmid(url) 7.成果展示 这是保存下来的爬取某q音乐歌曲的方法
因为写代码的缘故，经常会去看Stack Overflow网站，国内非程序员同学可能对这个网站比较陌生，但在英文世界里，这可是最大的IT技术问答网站，有最权威、最及时、最丰富的技术问题Q&A。...以Python方向为例，带Python标签的问题有195万个，哪怕对于Python高手来说，这也是惊人的信息量。...当你点击Python标签页，会出现更加细分的方向，如Python3、Pandas、Django、Numpy等。...拿一个经典问题来举例，Stack Overflow关于Python yield关键字有个热门问题： 该回答共1.2万点赞，48个回答，top1的回答有1.7万点赞，回答的很经典非常值得看。...问那些自己无法独立解决，已经做过很多尝试的问题 3、尽量清楚地描述问题：良好的排版，代码，错误提示，图片等 4、让你的问题对别人有帮助 5、问题要有确定的答案，不要有太多的主观性 ❞ 学会提问也是一门艺术，学Python
HELLO 各位小伙伴，Q&A好久没更新啦，所以马上来更新一篇，对了留言的时候还请大家描述相信点，不然我可能不好回答。...太阳的微光：Q&A，小农你好，kuka机器人KR120R2700.KSS8.6如何通过配置工艺键来实现开气和关气的，可以具体说说怎么配置的吗？...太阳的微光：Q&A你的上一篇“故障判断从指示灯开始”出现了故障，怎么解决啊？ 这要具体情况具体分析，比如FSoE的故障可以通过手动分配安全地址来解决。...看你这个报警应该是很多的变量没有定义，那么故障的根本原因可能是全局变量声明，并不是这个程序，查看一下config文件是不是有问题了 今天就这几个问题，大家可以踊跃提问哦，如果我觉得问题不错（可以拿来装x）的就会写在Q&
Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍Q-learning的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是Q-learning？...Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。...其更新公式如下： 使用Python实现Q-learning 接下来，我们将使用Python来实现一个简单的Q-learning算法，并应用于一个简单的环境中。...算法来训练智能体，并获得学习后的Q-table： Q_table = q_learning(maze, Q_table) print("学习后的Q-table：", Q_table) 结论 Q-learning...通过本文的介绍，相信读者已经对Q-learning这一强化学习方法有了更深入的理解，并且能够在Python中使用代码实现和应用Q-learning算法。祝大家学习进步！
训练的目的是要强化agent的“大脑”(用Q表示)。训练得越多，则Q被优化得更好。当矩阵Q被训练强化后，agent便很容易找到达到目标状态的最快路径了。 公式中的γ满足0≤γ<1。...根据公式，我们有 Q(1,5)= R(1,5)+0.8*max{Q(5,1)，Q(5,4)，Q(5.5)} =100 +0.8*max(0，0，0) =100 现在状态5变成了当前状态。...根据公式我们有 Q(3,1)=R(3,1)+0.8*max{Q(1,3)，Q(1,5)} =0+0.8*max{0，100} =80 注意上式中的Q(1,5)用到了上图中的刷新值。...根据公式我们有 Q(1,5)=R(1,5)+0.8*max{Q(5,1)，Q(5,4)，Q(5,5)} =100+0.8*max{0，0，0} =100 注意，经过上一步刷新，矩阵Q并没有发生变化...如下图所示： 例如，从2为初始状态，利用Q，可得 从状态2，最大Q元素值指向状态3; 从状态3，最大Q元素值指向状态1或4(这里假设我们随机地选择了1); 从状态1，最大Q元素值指向状态5。
HELLO 各位小伙伴，Q&A来了，虽然迟到 但不缺席。 渭城朝雨：请问库卡系统U盘，能自己制作吗？ 当然可以，不过需要一些手段，和kuka的程序。
所以，让我们在Q-Table中对这个环境进行建模。 在Q表中，列是动作，行是状态 image.png 每个Q表得分将是机器人在该状态下采取该行动时将获得的最大预期未来奖励。...这是一个迭代过程，因为我们需要在每次迭代时改进Q-Table。 但问题是： 我们如何计算Q表的值？ 值是可用的还是预定义的？ 为了学习Q表的每个值，我们使用Q-Learning算法。...Q-Learning 的数学依据 Q-Fuction 所述 Q-Fuction 使用Bellman方程和采用两个输入：状态（小号）和动作（一个）。...当我们开始探索环境时，通过不断更新表中的Q值， Q函数为我们提供了更好和更好的近似。 现在，让我们了解更新是如何进行的。 Q-Learning 算法的过程详解 image.png 每个彩色框都是一步。...第1步：初始化Q表 我们将首先构建一个Q表。有n列，其中n =操作数。有m行，其中m =状态数。我们将值初始化为0。
angularjs提供的$q服务是对Promises规范的一个实现。$q服务可以把一段异步的代码封装成同步的样式。 为啥是样式，因为异步还是异步，它并不会柱塞代码，只是看起来像同步代码。...$q.when('abc').then().then(); 下面的代码演示了$q的构造函数的使用方法。...其实把ajax请求改写成promise并不能体现$q的威力。 改写后代码跟原来的代码没有太大的差别。...其实$http服务本身就是通过$q来实现的promise，所以当你使用$q来做ajax的时候已经非常promise了。...$q最大的好处我觉得在于$q.all方法,它可以等待多个promise完成之后在执行相应的代码，下回分享。
HELLO 各位小伙伴，看来我们的Q&A还算受欢迎，所以马上来更新一篇，对了留言的时候还请大家描述相信点，不然我可能不好回答。 参与的方法 就是后台留言即可，留言时记得Q&A开头。...比如：Q&A，小农你好，kuka机器人KR210R2700.KSS8.6 这款机器人有几个轴？...接下来开始： J CmiAo：Q&A，小农你好，kuka机器人每次发送信号的时候都会停顿一下，这个能取消掉吗 答：这个问题说的我不是很理解，我觉得可能是你使用了out指令导致了机器人的轨迹无法逼近而看起来是停顿的...以上这些希望能帮到您 那一夜、流沙：Q&A，小农你好 KUAK机器人相关的函数整理文档再哪里能找到，还有你说的那个临时用电脑控制机器人的软件在哪里能找的到啊 答：系统函数kuka没有给出一个官方的文档...3] :OUT,KRLMSGDLGSK_T SK[7] :OUT,KRLMSGOPT_T OPT :OUT) 关于软件我虽然不是kuka的 但是还建议软件找官方，因为实在是不好找 以上希望能帮到您 Q&
在外部调用静态方法时，可以使用 类名.方法名 的方式，也可以使用 对象.方法名 的方式，而实例方法只有后对象.方法名 这种方式。也就是说，调用静态方法可以无需创...
1. 怎么做声音间切换时的淡入淡出效果? (1)对于背景音乐: 把所有背景音乐归为一个分类(catigory), 如Music, 属性设这样: ...
[TensorFlow强化学习入门]实战一·使用Python原生编写Q-Learning算法 参考学习地址 测试代码： import numpy as np import pandas as pd import...) # 选行为 S_, R = get_env_feedback(S, A) # 实施行为并得到环境的反馈 q_predict = q_table.loc...= 'terminal': q_target = R + GAMMA * q_table.iloc[S_, :].max() # 实际的(状态-行为)值 (回合没结束...= True # terminate this episode q_table.loc[S, A] += ALPHA * (q_target - q_predict)...1) # 环境更新 step_counter += 1 return q_table if __name__ == "__main__": q_table
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