摘要: 督促自己,多阅读,多充电 阅读全文
posted @ 2021-08-11 12:03 CharlesLC 阅读(79) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: """ # -*- encoding=utf-8 -*- import time, os import sys cmd_queue = [] """ """ maximal_concurrent_process = 1 def check(path): f = open(path) content 阅读全文
posted @ 2023-09-09 16:09 CharlesLC 阅读(52) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是nohup? 在Linux操作系统中,nohup是一个非常有用的命令,它允许用户在后台运行进程,即使在注销终端或关闭SSH连接后,进程也可以继续运行。本章将深入探讨nohup命令,包括其定义、与其他命令的比较等内容。 定义 nohup是"no hangup"的缩写,它允许用户在终端关闭后仍然运 阅读全文
posted @ 2023-03-14 21:02 CharlesLC 阅读(3111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 信息熵 信息熵是信息论中的一个概念,用于表示信息的不确定性或者随机性。信息熵通常用H(X)来表示,其中X是一个随机变量,它的取值可能是一个事件、一条消息或一组数据。H(X)表示在已知X的所有可能取值的情况下,为了完全描述X所需要的平均信息量。简单来说,它是对一个信息源的信息量的度量,这个信息源的可能 阅读全文
posted @ 2023-02-27 17:09 CharlesLC 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 pymarl是多智能体强化学习算法在星际争霸II游戏上的一个框架,之前都是用pycharm调试,后面想用vscode,就去了解了下。 配置 在vscode里面点击 运行 ,然后点击添加配置。 在launch.json文件里面,增加如下内容(对应的命令是python3 src/main.py - 阅读全文
posted @ 2022-10-24 10:11 CharlesLC 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 按Value升序,按key降序 例子 dicts = {1:5, 2:4, 3:8, 4:9, 5:10, 6:5, 7:5} sort_dicts = dict(sorted(dicts.items(), key = lambda x:[x[1],-x[0]])) print(sort_dicts 阅读全文
posted @ 2022-09-19 14:20 CharlesLC 阅读(354) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文使用的数据库是mysql. 数据库(表)的创建 数据库的创建: CREATE DATABASE <数据库的名称> 例子: CREATE DATABASE shop; 查看所有数据库 SHOW DATABASES 数据表的创建: CREATE TABLE product (product_id C 阅读全文
posted @ 2022-09-13 20:15 CharlesLC 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 目前官网不能直接支持安装cuda10.2 安装过程 创建环境 创建了一个python版本为3.8的torch_test的环境 conda create -n torch_test python=3.8 下载对应whl 在https://download.pytorch.org/whl/torc 阅读全文
posted @ 2022-08-30 09:33 CharlesLC 阅读(1120) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: *位置乘 符号*在pytorch中是按位置相乘,存在广播机制。 例子: vec1 = torch.arange(4) vec2 = torch.tensor([4,3,2,1]) mat1 = torch.arange(12).reshape(4,3) mat2 = torch.arange(12) 阅读全文
posted @ 2022-07-24 20:53 CharlesLC 阅读(537) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 查看数据类型:dtype 例子1: In[1]: a = np.arange(5) In[2]: a.dtype Out[1]: dtype('int32') 例子2: In[1]: b = np.array([1.00, 2.00 ,3.00 ,4.00 ], dtype=np.float64) 阅读全文
posted @ 2022-07-22 19:07 CharlesLC 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: np.bincount() numpy官方文档中解释:Count number of occurrences of each value in array of non-negative ints 统计非负数整数出现的次数。索引是从零开始的,所以bin的长度会比统计向量长度大1。 例子: 另外,bi 阅读全文
posted @ 2022-07-21 13:08 CharlesLC 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑