图像金字塔目标1. 理论1.1 高斯金字塔1.2 拉普拉斯金字塔2. 使用金字塔进行图像融合 目标通过本篇文章，你将学习到以下内容：学习图像金字塔使用图像金字塔创建一个新的水果“Orapple”使用功能：cv.pyrUp()，cv.pyrDown()1. 理论通常，我们过去使用的是恒定大小的图像，但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，
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2024-01-08 11:54:12
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近期的研究方向是强化学习，不过也在处于入门阶段（￣□￣｜｜）。忙忙碌碌的一月有余，强化学习的算法还没接触皮毛，一直在搭建强化学习的环境，算是有所收获，因此在这里花些时间记录下最近学习所得。如果对你有所帮助的话，还请帮忙点赞、评论、收藏支持下。1.强化学习 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习
原创
2022-04-29 20:26:31
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还记得我们出第一个博客的时候，我写了一个简单的文字游戏吗？最近复习的时候发现还有一些漏洞，所以今天我们就来改进一下。我的第一个简单Python游戏原文原文代码：def oo():
import time
h = 1
ss = 0
mm = 0
from random import shuffle
print("\n规则:抽到金色传说宝箱和金色传说宝箱钥匙的，即可
# 为什么需要在 OpenAI Gym 中安装 Docker
在开始讲解如何在 OpenAI Gym 中安装 Docker 之前，我们首先了解一下这两者之间的关系。OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的软件工具包，而 Docker 是一种容器化技术，它可以方便我们在不同环境中运行和测试代码，确保在任何情况下都能获得一致的结果。
对于初学者而言，Docker 可以帮助你轻松管理
原创
2024-10-22 03:50:45
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Gym提供了一些基础的强化学习环境，并且集成了许多有意思的环境，下面我们来一起看下如何在你的电脑上搭建Gym的开发环境吧。 Gym的Github地址。1. ReadMe解读 Gym 是一个开源 Python 库，通过提供标准 API 在强化学习算法和环境之间进行通信，以及符合该 API 的标准环境集，用于开发和比较强化学习算法。自发布以来，Gym 的 API 已成为强化学习领域的标准。
原创
2022-04-11 14:25:46
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OS: Win10 x64 IDE: Visual Studio 2017 Community Python: Anaconda3 (v5.0.0 python3.6 x64)下面我们介绍下如何在Windows系统中使用OpenAI Gym，Linux系统中的用法可参考此文。我们从安装开始。 安装OpenAI Gym一个简单的例子 安装OpenAI Gym在Windows下安装OpenAI G
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2024-08-05 14:32:10
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在安装Linux时，新手一般不需要分区，安装在一个分区内即可。但Linux分区对于很多人来说，是一个比较复杂的事情，下面来通过一组图片，详细讲解如何进行Linux分区，以Debian为例。 安装系统时，到分区这一步。下图：选择【Manual】，即为进行手动分区，回车下图：这里看到的是整个硬盘的容量，选中后回车下图：在硬盘上新建一个空的分区，以用来安装Linux，这里选择【Yes】，然后回车下图：将
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2024-03-26 10:03:40
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目录0 专栏介绍1 Gym介绍2 Gym安装3 基本指令3.1 `make()`3.2 `reset()`3.3 `step()`3.4 `close()`4 常见问题参考资料 0 专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发。同时，辅以各种机器学习、数据处理技术，扩充人工智能的底层知识。?详情：《Pyto
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2023-09-10 12:25:06
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1 开源数据汇集工具1.1 Talend Open StudioTalend Open Studio 是一个 ETL (Extract, Transform, and Load) 工具，可执行数据仓库到数据库之间的数据同步，提供基于 Eclipse RCP 的图形操作界面。 项目源码：http://talendforge.org/trac/tos 项目主页：http://www.talend.co
如题，本文主要介绍仿真环境Gym Retro的Python API接口 。 官网地址
原创
2022-05-17 21:58:30
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如何在Windows上安装和渲染OpenAI-Gym在Windows上渲染OpenAI-Gym的指南OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好
原创
2024-05-19 22:05:18
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openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台 gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装。 openAI公司的主页
原创
2022-05-17 20:59:52
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pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/atari-py/releases atari_py
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2022-05-17 21:36:00
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class SampleGym(gym.Env): def __init__(self, config={}): self.config = config #\
原创
2022-09-19 10:13:49
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强化学习通过智能体与环境的交互学习最优策略，本实例使用 OpenAI Gym 库解决 CartPole 平衡问题。
import gym
import numpy as np
import time创建CartPole环境env = gym.make('CartPole-v1')初始化Q表state_space_size = env.observation_space.shape[0]
actio
准备工作 下载最新Anaconda，直接使用自带的Python版本即可 注意更新系统变量，执行source ~/.bashrc 更换清华Anaconda源 安装gym conda install -c conda-forge -c powerai gym 或者 pip install --upgra ...
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2021-10-11 16:58:00
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作者 | 肖遥DQN算法实践之速通超级马里奥作为强化学习(Reinforce Learning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境，以超级马里奥为例，当看着自己训练的AI逐渐适应环境，得分越来越高，到最后能完美躲避所有障碍，快速通关时，你肯定能体会到算法的魅力，成就感十足！本文不拘泥于DQN(Deep Q Learning Network)算法的深层原理，主要从代码实现的角度，为大家
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2024-01-03 12:40:03
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1.Gym是什么我们为什么要用gym呢？因为gym中封装了很多强化学习的环境，我们在入门或者研究DRL时可以轻视调用gym中写好的环境，帮助我们快速完成任务。 OpenAI Gym 是一个环境仿真库，里面包含了很多现有的环境。针对不同的场景，我们可以选择不同的环境，主要有两类环境一类是离散的，一类是连续的。2.Gym怎么安装安装的话很容易，在终端中输入以下命令即可pip install gym在使
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2023-11-21 21:03:00
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题意：
在一个二维平面上，给你一个船，问你在这个二维平面上有没有船重叠。有的话输出N，否则输出Y
D、L、R、C确定一个船在二维平面上的位置，D为0表示船平行于X轴放置，为1平行y轴放置。L表示船得长度。（R，C）表示船头所在位置
题解：
模拟判断就行，数据不大
代码：
1 #include <bits/stdc++.h>
2 using namespac
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2020-11-27 10:43:00
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Gym基本使用方法python扩展库Gym是OpenAI推出的免费强化学习实验环境。Gym库的使用方法是： 1、使用env = gym.make(环境名)取出环境 2、使用env.reset()初始化环境 3、使用env.step(动作)执行一步环境 4、使用env.render()显示环境 5、使用env.close()关闭环境源代码下面将以小车上山为例，说明Gym的基本使用方法。import
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2023-08-08 19:57:01
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