Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年，那是还没有我。 科技迅速发展，计算机更是成为人们脱离不了的生活必需品，我们能接触到的与科技相关的，都离不开计算机。我们用的每一个搜索引擎，玩的每一款游戏，使的每一个办公软件......这些的背后都离不开计算机编程，都离不开每一位
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
2885阅读
点赞
1评论
强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
453阅读
深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
转载
2022-07-29 09:09:25
846阅读
强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
661阅读
# Python化学应用
---
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、灵活、功能强大等特点。它广泛应用于各个领域，包括化学。本文将介绍一些使用Python进行化学应用的示例，并提供代码供参考。
## 化学数据分析
在化学研究中，数据分析是至关重要的一步。Python提供了丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matpl
## 化学Python问题
### 导言
化学是一门研究物质的组成、性质、变化和相互关系的科学。而Python是一门功能强大的编程语言，广泛用于数据分析、科学计算和自动化任务。在化学领域，Python可以帮助化学研究者进行分析、模拟和可视化等工作，提高工作效率和准确性。
本文将介绍一些使用Python解决化学问题的常用库和技术，并通过代码示例演示它们的用法。
### 1. 化学元素和化合物
组件化学习（1）思想及实现方式组件化学习（2）Arouter原理学习组件化学习（3）ARouter中的Path和Group注解
原创
2022-10-11 16:59:27
48阅读
强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
199阅读
# 貌似化学 Java
## 引言
化学是一门研究物质组成、性质和变化的科学。而 Java 是一种跨平台的编程语言，具有强大的面向对象编程能力。将这两者结合起来，我们可以通过使用 Java 编写化学模拟程序，来更好地理解和学习化学原理。本文将介绍如何使用 Java 编写一个简单的化学模拟程序，并展示相关的代码示例。
## 质点模拟
一个简单的化学模拟程序通常会涉及到质点的模拟，因为化学反应
P2784 化学1（chem1）- 化学合成 还是spfa，距离数组初始化为-1，松弛操作改为*就好了，一开始老是超时，后来加了一个visit数组就过了，这个重复造成的效率浪费还是蛮大的，以后都要加。
转载
2017-08-21 20:42:00
59阅读
2评论
python是一门很神奇的技术，有很多人听到它可能会望而却步，但是一旦参与进来就会获得很多的乐趣，省掉很多的时间，收获更大的方便。刚开始上肖老师的第一节课，听了一首用python放的成都，当时真的很震惊。天啊！python居然有这样大的功能。而作为一名化学专业的学生，我也应该好好的思考这门技术能给我们的专业提供怎样的方便。举个例子来说，在做滴定
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2021-09-23 04:02:53
191阅读
从离散空间到连续空间在之前提到的强化学习任务中，都是有限的MDP框架，即动作空间及状态空间的个数都是有限个。然而，现实生活中的很多问题动作空间与状态空间并非离散的，而是连续的。那么如何用强化学习的理论基础去解决问题呢？主要有两种思路：离散化处理、函数逼近。离散化处理：指的是把连续空间用区域o化的方式划分成有限的个数。具体的处理手法有Tilecoding及Coarsecoding。函数逼近：指的是把
转载
2018-05-02 11:08:53
9974阅读
点赞
强化学习的理论框架——马科夫决策过程（MDP）强化学习，本质上是让计算机学会自主决策的方法论。而马可夫决策过程（Markovdecisionprocess,MDP）则是强化学习中，对现实问题进行建模的数学模型，它把所有的现实问题都抽象为：智能体与环境的互动过程；在互动过程中的每个时间步，智能体都收到环境的状态（环境向智能体呈现一种情况），智能体必须选择相应的响应动作，然后在下一个时间步，智能体获得
转载
2018-05-02 10:57:54
5006阅读
一、前述本文通过一个案例来讲解Q-Learning二、具体1、案例假设我们需要走到5房间。转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。Q-learning实现步骤：2、案例详解：第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是...
