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baselines库中cmd_util.py模块对atari游戏的包装为什么要分成两部分并在中间加入flatten操作呢？
如题： cmd_util.py模块中对应的代码： 可以看到不论是atari游戏还是retro游戏，在进行游戏环境包装的时候都是分成两部分的，如atari游戏，第一部分是make_atari，第二部分是wrap_deepmind，在两者之间有一个FlattenObservation操作。 通过FlattenObservation的代码可以知道，该操作是gym库中from gym.wrappers import FlattenObservation的理解
看代码的过程中看到有这样的调用： from gym.wrappers import FlattenObservation if sinstance(env.observation_space, gym.spaces.Dict): env = FlattenObservation(env) 不是很理解这个代码的意思。 =========================================SDTM Model base
1. SDTM Model是向前兼容的 2. SDTM Model是围着observation的建立的，一个observation是由离散的信息块组成，例如SUBJID 006在DAY 6出现恶心。 3. 变量的类型： identifier variable, topic variable, timing variable, qualifier variable, rule variable(Trial Design model). 一条2.4 FrozenLake使用cross-entropy方法
FrozenLake是gym的另一个grid world环境。其环境简单的栅格地图，有四种栅格状态，分别用字母SFHG表示，下面是一个地图的例子： SFFF (S: starting point, safe) FHFH (F: frozen surface, safe) FFFH (H: hole, fall to your doom) HFFG (G: goal, where the frisbee is located)Windows下OpenAI gym环境的使用
Windows下OpenAI gym环境的使用 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. gym环境搭建用到的关键语句 1.1 准备工作 首先创建一个虚拟环境conda create -n RL python=3.8，激活activate RL。我用到的包及版本conda list: ale-py 0.7.3 <pip> atari-py 1Sarsa-Lambda
from maze_env import Maze from RL_brain import SarsaLambdaTable def update(): for episode in range(100): # initial observation observation = env.reset() # RL choose action based on observation action = RL.choose_act[强化学习实战]DQN算法实战-小车上山(MountainCar-v0)
转： [强化学习实战]DQN算法实战-小车上山(MountainCar-v0) DQN算法实战-小车上山 案例分析实验环境用线性近似求解最优策略用深度Q学习求解最优策略 参考 代码链接 案例分析 如图1所示，一个小车在一段范围内行驶。在任一时刻，在水平方向看，小车位置的范围是[-1.2,0.6]，速度的范ICPC2019 南京. E. Observation(思路)
题目链接 \(Description\) 令\(f(d)\)表示空间中到原点距离为\(d\)的整点个数，给定\(L,R,k,p\)，求 \[\sum_{d=L}^Rf(d)\ \mathbb{xor}\ k\mod p \]\(L,R\leq 10^{13},R-L+1\leq 10^6\)。 \(Solution\) 必然是找规律。OEIS可以直接找到规律，或者打表。 \(f\)都是\(6\)的倍数，令\(g(x)=CF1304F Animal Observation（线段树+dp）
虽然题目说着分两种类型，其实就是相当于对于每一行，选择一个矩形去框 那么这样就统一了形式，而我们发现，每一行只跟上一行相关。 还有一个问题是交叉部分的去重，我们发现这有三种情况，因此对于三种情况分别讨论 但是枚举更新复杂度太高，因此想到优化，这种优化比较套路，用线段树求区间最大值Codeforces Round #620 Div2F Animal Observation（前缀和+动态规划+线段树维护）
题意： 作者喜欢观察动物，因此他购买了两个照相机，以拍摄森林中野生动物的视频，一台摄像机的颜色是红色，一台摄像机的颜色是蓝色。 从第1天到第N天，作者将拍摄N天的视频。森林可以分为M个区域，编号从1到M。他将通过以下方式使用相机： 在每个奇数天，将红色相机带到森林中并录制两天的视频。[线段树优化dp] Codeforces 1304F2 Animal Observation (hard version)
题目大意 给定一个\(N \times M(N \leq 50,M \leq 20000)\)的矩阵，给定\(K\leq M\)，要求以每行的某个点为左上角选取一个\(2 \times K\)的子矩阵，使得所有选出的子矩阵覆盖的值之和最大，输出这个最大值。如下图。 题解 这道题的Easy版本和Hard版本唯一的区别就是\(K\)的大小不一样，Eas[CF1304F] Animal Observation - dp,单调队列
设 \(f[i][j]\) 为第 \(i\) 天在第 \(j\) 个位置放置的最大值，设 \(s[i][j]\) 是第 \(i\) 行的前缀和，则 \[ \begin{align} f[i][j] & =s[i+1][j+k-1]-s[i+1][j-1]+ \\ \max_l & \begin{cases} f[i-1][l]+s[i][j+k-1]-s[i][j-1] & (1 \leq l \leq j-k) \\ f[i-1][l]+s[R] 添加误差棒的分组折线图：geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the...
想做一个简单的分组折线图，并添加误差棒，类似下面这样的： 用ggplot似乎很简单就能实现：ggplot+geom_errorbar+geom_line+geom_point，重点在于计算误差棒。 还是看示例数据吧： Type是转录和蛋白两个组学，Region是某个组织的不同区域。想作如上图的样子，即不同区域在两个组学的折线图分布