文章目录一、前言二、gymnasium简单虚拟环境创建1、gymnasium介绍2、gymnasium贪吃蛇简单示例三、基于gymnasium创建的虚拟环境训练贪吃蛇Agent1、虚拟环境2、虚拟环境注册3、训练程序4、模型测试三、卷积虚拟环境1、卷积神经网络虚拟环境2、训练代码一、前言大家好，未来的开发者们请上座随着人工智能的发展，强化学习基本会再次来到人们眼前，遂想制作一下相关的教程。强化学习第一步基本离不开虚拟环境的搭建，下面用大家耳熟能详的贪吃蛇游戏为基础，制作一个Agent，完成对这个游戏的绝杀。万里长城第二步：用python开发贪吃蛇智能体****加粗样式二、gymnasium简单
完整的项目代码在这里哦～基于M3D-RPN实现单目3D检测-飞桨AIStudio1.项目说明 当前，3D检测作为核心技术点，在机器人、增强现实等场景下应用广泛，发挥着至关重要的作用。传统依赖激光雷达的3D检测方法存在传感器昂贵难以部署，点云缺失纹理信息，分辨率低等诸多问题。 针对于此，开发单目3D检测模型，有效的利用图像相对于点云的种种优势，可以降低产业落地门槛，更广泛简单的部署到实际应用场景中。 单目的3D目标检测近几年一直是研究的热点，虽然往算法中添加先验知识，能够一定程度的提升准确率，但是也增加了获取标签的难度和算法设计的复杂性。 图1-单目3D检测示例欢迎扫码获取视频课程讲解，加
前段时间看到一篇文章，但是没有源码，是一个仿写抖音的文章，最近也在看这块，顺便写个简单的短视频小应用。技术点拆分1、http请求数据；2、measure计算文本宽度；3、video播放视频；4、onTouch上滑/下拉切换视频；5、List实现滚动加载；效果展示http请求数据通过对@ohos.net.http进行二次封装，进行数据请求。1、封装requestHttp；importhttpfrom'@ohos.net.http';//1、创建RequestOption.ets配置类exportinterfaceRequestOptions{url?:string;method?:Request
目录前言Nuxt.js的特性Nuxt.js的实战应用关于《Nuxt.jsWeb开发实战》编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《Nuxt.jsWeb开发实战》全书速览结束语前言作为前端开发的小伙伴想必对Nuxt.js并不陌生，Nuxt.js是基于Vue.js的一款用于构建服务端渲染的应用程序的框架。它能够帮助开发者快速搭建高性能的单页面应用（SPA）和多页面应用（MPA）。Nuxt.js在构建应用程序的过程中，提供了很多好用的功能和工具，使得Web开发变得更加高效和简单。那么本文就来简单聊聊关于Nuxt.js的那些事。Nuxt.js的特性简单总结一下Nuxt.js的特性，根据官方显示，
整数二分与浮点数二分二分的数学思想：一、整数二分1、思路2、模板C++版二、浮点数二分1、思路：2、代码：C++版C二分的数学思想：二分的数学思想其实就是极限，我们通过取中点的方式，不断地缩小答案所在的区间，让这个区间不断地逼近答案，类似于我们在高数中所学的极限：一、整数二分1、思路我们假设想要寻找上述数轴中的左右边界。我们先看左边界中的A点，不看B点。我们仔细观察一下A点处符合的性质。根据上图中的性质，我们就可以开始写二分了。根据刚刚的描述二分是一个不断逼近地过程，可以理解为两侧端点不断靠近的过程。将左端点的下标设为lll，右端点下标设为rrr，中间点的下标设为midmidmid，mid=(
1.fabric链码版本区别Fabric链码分了两个大版本，1.x和2.x版本，两者主要区别为：1、导入包的不同1.x导入的包为："[github.com/hyperledger/fabric/core/chaincode/shim](http://github.com/hyperledger/fabric/core/chaincode/shim)"pb"[github.com/hyperledger/fabric/protos/peer](http://github.com/hyperledger/fabric/protos/peer)"2.0导入的包为："[github.com/hyper
一、PAC指针认证精讲与实战思考1、什么是栈溢出攻击？什么是代码重用攻击？区别与联系？2、栈溢出攻击的软&硬件缓解技术有哪些？在TF-A&OPTEE上的应用？3、什么是ROP攻击？对ROP攻击的缓解技术？4、PAC下的ROP如何缓解？对返回地址的签名与验证？5、PAC的架构细节？硬件原理？PAC如何生成？如何检查？指令集？6、PAC如何启用?构建PAC的编译选项控制？7、PAC功能如何验证？PAC检查失败时发生什么？问题如何定位？8、PAC性能开销？如何进行优化？9、PAC存不存在安全性问题？侧信道攻击？10、PAC与BTI、MTE的关系如何？标记是否有冲突？课程大纲1、代码重用攻击及栈溢出攻
上篇文章导航：鸿蒙HarmonyOS项目实战：实现微信app效果（基础界面搭建）今天实现了类微信app的发现页和我的页面。先看效果。效果是不是看着还不错。其实这两个页面功能实现还是比较简单的，接下来还是老规矩，先进行页面的拆分和代码实现，然后进行相关我认为比较重要的知识点的说明。页面拆分页面看似复杂，但是其实经过拆分之后，发现就是由两部分组合。顶部的TitleBar内容Cell复杂的内容区域部分，无非就是由一个个小的内容Cell复用组装起来的嘛，上篇文章也写过了。一个Foreach而已嘛。代码实现实现TitleBar，在实现TitleBar的时候，为了练习控件使用，专门引入了Relative
项目功能简介：1.交互式配置；2.两种任意关键词来源（直接输入、本地关键词文件）；3.自动翻页(无限爬取)；4.指定最大翻页页码；5.数据保存到csv文件；6.程序支持打包成exe文件；7.项目操作说明文档；一.最终效果视频演示：用python爬取微博关键词搜索结果、exe文件视频演示二.项目代码2.1数据来源分析使用chrome浏览器，F12打开调试面板，使用元素选择工具确定元素位置，如下图确定页面元素：说明：为何不直接调用接口获取数据呢？通过调试面板会发现，搜索结果数据不是前后端分离方式返回到web端，而是通过服务端渲染之后一起发送到web端，所以只能对html解析，获取到关键字段内容。2
RAG实战4-RAG过程中发生了什么？在RAG实战3中我们介绍了如何追踪哪些文档片段被用于检索增强生成，但我们仍不知道RAG过程中到底发生了什么，为什么大模型能够根据检索出的文档片段进行回复？本文将用一个简单的例子来解释前面的问题。在阅读本文之前，请先阅读RAG实战3。回答：为什么大模型能够根据检索出的文档片段进行回复？先执行以下代码：importloggingimportsysimporttorchfromllama_index.coreimportPromptTemplate,Settings,StorageContext,load_index_from_storagefromllama_
