摘要：atari2600运行环境： https://github.com/openai/atari-py 安装环境，以及导入 rom文件这里不进行介绍（前文已介绍）： 测试游戏环境rom文件能否正常加载如内存： 测试环境是否可以运行的代码： import atari_py def fun(game): a
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「好程序不脱发」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/ningmengzhihe/article/details/117379628 1.遇到bug：缺少atari.py怎么
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摘要：alien amidar assault asterix asteroids atlantis bank_heist battle_zone beam_rider berzerk bowling boxing breakout centipede chopper_command crazy_clim
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摘要：参考： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/14799016.html https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/14799092.html 参考： http://bbs.gpuworld.
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「时光碎了天」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/109103182 在使用Tensorboard过程中，突然遇到报错
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摘要：解决方法： 使用conda环境（不具体交代） conda install ffmpeg 成功运行：
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摘要：原文地址: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_10260835822564783472%22%7D&n_type=0&p_from=1 据台湾《联合报》6日报道，近日网上疯传
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摘要：原文地址： https://www.jiqizhixin.com/articles/053104 李亚洲翻译 2018/05/31 12:38 Pedro 路参与 DeepMind 提出元梯度强化学习算法，显著提高大规模深度强化学习应用的性能 强化学习（RL）的核心目标是优化智能体的回报（累积奖励）
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摘要：ubuntu18.04 编译源码方式安装 wine6.11 , 报错： 缺少依赖，解决方法如下： sudo apt install xserver-xorg-dev 参考： https://blog.csdn.net/weixin_43242942/article/details/89563534
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摘要：警告信息： configure: WARNING: libxrender 64-bit development files not found, XRender won't be supported. 解决方法： sudo apt-get install libxrender1 sudo apt-g
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摘要：原文地址： https://www.sohu.com/a/321774115_120177746?spm=smpc.author.fd-d.4.16239718791046Ikjk9K 不能停止检查你的手机，即使当你没有期待任何重要的信息？ 责怪你的大脑？ 加州大学伯克利分校哈斯商学院(Haas S
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摘要：原地址： https://www.sohu.com/a/320984815_120177746?spm=smpc.author.fd-d.10.16239718791046Ikjk9K 要在复杂多变的环境中成功运作，学习代理必须能够迅速获得新技能。 人类在这一领域显示出非凡的技能ーー我们可以学会从一
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摘要：分段树（segment tree）是强化学习中 "优先级回放机制" 的重要组成部分。本文针对分段树（segment tree）的一个开源版本的实现来进行分析，代码地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/Rainbow/blob/master/memory
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「yellow7-」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42188270/article/details/103235388 ————————————————
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摘要：原文地址： https://www.cnblogs.com/wxkang/p/14847426.html 前言： 对于任何想要创建可扩展服务的人来说，部署大内存的深度学习算法是一项挑战。 从长远来看，云服务是昂贵的。 在边缘设备上离线部署模型更便宜，并且还有其他好处。 唯一的缺点是它们缺乏内存和计算
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摘要：原文地址： https://blog.csdn.net/u010705932/article/details/105834469 1. arXiv注册 arXiv登录或注册官网：https://arxiv.org/login 注册账号时，最好使用学校的edu邮箱注册，免去可能的上传权限审核。 2.
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摘要：在网上找到一个Rainbow算法的代码（https://gitee.com/devilmaycry812839668/Rainbow），在里面找到了atari游戏环境下帧的预处理操作。 具体代码地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/Rainbow/bl
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摘要：原文地址： https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/14843335.html 简介 EdgeX Foundry是一个由Linux基金会发起的，且厂商中立的开源IoT边缘计算项目。它可以采集来自多个源的数据，并将这些数据转发到一个中央系统。EdgeX Foundr
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摘要：reinforcement learning常用的游戏环境，gym框架使用的标准Atari游戏集合。*.bin文件为Atari2600游戏的常用游戏环境的模拟文件，也称为roms文件。 文件地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/atari_roms 在
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摘要：切比雪夫多项式拟合，个人理解就是用其可以来拟合一个函数，如下面例子中x为1,2,3,4时，对应的y为1,3,5,4，我们用契比雪夫多项式拟合来表示这样的一个函数。 例子： import numpy.polynomial.chebyshev as chebyshev import numpy as n
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摘要：最近在网上看到有人给图神经网络相关论文做了个汇总，这里收藏一下： https://github.com/naganandy/graph-based-deep-learning-literature
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摘要：1. 安装xvfb sudo apt-get install xvfb Xvfb是流行的虚拟现实库，可以使很多需要图形界面的程序虚拟运行。 2. 安装pyvirtualdisplay pyvirtualdisplay 是Xvfb的 python 封装。 pip install pyvirtualdi
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摘要：相关介绍： http://www.swg.zju.edu.cn/2020/1228/c17261a2239646/page.htm 原文地址： http://www.swg.zju.edu.cn/_upload/article/files/6d/6a/b3ef30f743418cba2779f613
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「雪伦_」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51699985 ———————————————— 本文包括常见的模型融
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摘要：原文地址： https://www.cnblogs.com/nucdy/p/9003192.html 集成学习最重要的两种类型：装袋（Bagging）与提升（Boosting），从其两大算法入手：Random Forest、GBDT。 集成学习包括元算法和模型融合两方面 从图中可以看出，元算法提供了
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摘要：前一阵买了一个国产CPU的主机（国产CPU，国产操作系统UOS——零刻LZX迷你主机 ， 显卡驱动安装以及屏幕配置），cpu是兆芯 kx-6640，用来播放1080p的视频虽然不是那么丝滑的流畅，但是也完全OK了，整个电脑只看一个程序用来播放网页视频，CPU使用率也可以控制再60%以内（当然GPU这
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摘要：查看conda 的默认环境和缓存默认路径：conda info conda环境和缓存的默认路径（envs directories 和 package cache） envs directories 和 package cache 分别为环境和缓存路径，按顺序第一个路径作为默认存储路径，搜索环境和缓存
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