题意：在OpenAI Gym的马里奥兄弟（Mario）模型中，对于强化学习来说，存在“值太多”或“值不够”的问题问题背景：ReinforcementlearningusingOpenAIGymhastheabilitytomakeareinforcementmodelforplayingSuperMarioBros.ItrieddoingthisfollowingNicholasRe

题目描述有一个\(N\)个数的序列\(A\)，两个人将轮流进行以下操作之一：删除序列中其中一个最小值。在所有数\(>0\)的情况下，你可以令所有元素减一。求最终哪一方会赢。思路假设现在只有两个数，那么只要有一方删掉了较小值，那么另一方就赢了，所以两方一定会不断减一知道实在不

题目描述我们定义\(F_0=a,F_i=F_{i-1}+b+F_{i-1}(i\ge1)\)，这里加法是指将字符串拼接。给定一个字符串\(S=F_{A_1}+F_{A_2}+\dots+F_{A_N}\)，接着我们将对\(S\)进行一系列变换知道无法进行变换为止：选择一个\(1\lei<|S|且S_i=S_{i+1}\)，删除\(S_{i+1}\)，并将\(S_i\)替

题目描述给定\(NM\)个数\(A_1,A_2,\dots,A_{NM}\)，你要将这些数分成\(N\)个数组，每个数组\(M\)个数。接着你要将这些数组按字典序排序。对于排序后每个数组求出可能的字典序最小情况。思路我们从字典序的比较上来考虑，并把\(A\)排序。首先考虑当前数组\(i\)的第一位

题目描述有\(N\)个景点，第\(i\)个属于公司\(c_i\)。当你第一次路过一个属于公司\(i\)的景点时，你会获得\(w_i\)元。在景点之间有\(m\)条单向道路连接\(u,v(u<v)\)。一开始你在景点\(1\)。求到所有景点\(1\lei\leN\)时最多能获得多少元。思路由于公司数量很少，所

题目描述有\(N\)个参赛选手，将进行\(N-1\)场比赛，第\(i,j\)个选手进行比赛有\(P_{i,j}\)的激烈程度。每当选手\(i\)打败选手\(j\)时，\(P_{i,x}\leftarrow\max(P_{i,x},P_{j.x})\)。在这些比赛中，编号小的选手总是打败编号大的选手。求最终\(N-1\)场比赛的激烈程度之和

前言本页面为子页面，更多信息请参阅主页面，GitHub仓库。最后更新：2024.09.092020-2024疫情及疫情后2024.9-2025赛季10th简称官方名称举办时间承办评价补题链接网络预选赛The2024CCPCOnlineContest2024-09-08在线-PTA知乎GYM哈尔滨2024-10-20东

题意：OpenAIGymProcGen-获取动作含义问题背景：IntheOpenAIProcGengym,Iamnotgettingaway togetthemeaningsoftheactionvalues,Icanseethatthereare15actionsforthecoinrunenvironmentusing env.action_space.n.IhavetriedboththeG

题目描述给定一个\(N\)个点的树，你要从中选出一个大小为\(k\)的子树出来，求这个子树的最小直径。思路由于此题允许\(O(N^2)\)的时间复杂度，所以考虑枚举子树的中心。接着以该中心为根向下搜出深度为\(i\)的结点数\(cnt_i\)，接着枚举直径长度除\(2\)。由于这里直径可能长

题目描述给定一个长度为\(N\)的数组\(A\)，每次你可以令\(A_i\leftarrowA_i+1\)或\(A_i-1\)。求进行至多\(k\)次操作后\(A\)中最少不同元素数量。思路首先对\(A\)进行排序。令\(dp_{i,j}\)表示考虑前\(i\)个数，有\(j\)个不同的值时最多还能剩余几次操作。很

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题意：“在任意初始状态下启动OpenAIGym”问题背景：AnybodyknowsanyOpenAIGymenvironmentswherewecansettheinitialstateofthegame?Forexample,IfoundtheMountainCarContinuous-v0candosuchthingsothatwecanselectatwhichpointthecarst

环境：half_cheetah.pyfromosimportpathimportnumpyasnpfromgymnasiumimportutilsfromgymnasium.envs.mujocoimportMujocoEnvfromgymnasium.spacesimportBoxDEFAULT_CAMERA_CONFIG={"distance":4.0,}classMOHalfCheetahEnv(Mujoc

EzPickle是一个用于强化学习环境的类，它重写了__getstate__和__setstate__方法，以便通过构造函数参数(*args,**kwargs)进行序列化和反序列化。这个设计允许那些无法直接用pickle库处理的对象，如数据库连接和网络套接字，也能在保存和恢复时保持其状态。"""Classforpicklingandun

题意：为什么要“解开”OpenAIGym？问题背景：I'mtryingtogetsomeinsightsintoreinforcementlearningwhileusingopenAIgymasalearningenvironment.Idothisbyreadingthebook Hands-onreinforcementlearningwithPython.Inthisbook,somecodeisp

Isaacgym使用操作指南背景知识1.**高性能GPU加速**2.**多环境并行仿真**3.**深度学习框架集成**4.**物理引擎**5.**强化学习支持**6.**PythonAPI**7.**应用场景**8.**生态系统**总结常用apiisaacgym库主要常用的api设置仿真参数创建底面平面加载资产创建环境

#练习1 使用ls查看/etc/目录下的所有文件信息[root@gym~]#ls/etc/#练习2 使用ls查看/etc/⽬录下名包含“a”字⺟的⽂件或者⽬录信息[root@gym~]#ls/etc/|grep'a'#练习3 使用ls查看/etc/目录下以“.conf”结尾的文件信息[root@gym~]#ls/etc/*.conf#

LeggedGym（包含IsaacGym）安装教程——Ubuntu22.04安装IsaacGym安装leggedgym2.1.安装pytorch和cuda:2.2.安装rsl_r2.3.安装legged_gym参考了官方包括网上一堆教程，结合自己遇到的坑，整理了一个比较顺畅的流程，基础环境（例如miniconda或者CUDA）配好的情况下按照本教程

前言   本文仅对比Gazebo，Pybullet，IsaacGym三款仿真软件。详细对比可参考：Gazebo，Pybullet，IsaacGym用于强化学习训练对比-CSDN博客1仿真软件概述Gazebo：    Gazebo提供高保真的物理仿真，适合复杂的机器人模拟和实际应用中的验证。支持多种传感器和机器人模

AnalogousSetsGym-100520ASol1.集合生成函数将可重集合\(M\)映射为生成函数：\[F(M)=\sum_{m\inM}(\#m)\cdotx^m\]如果\(M\)的元素在\(\mathbbN\)上取值，那么，\(F(M)\)是多项式。2.\(\theta\)算子\[\theta(F)=x\cdotF'\]其中\(F'=\frac{dF}{dx}\)

如果想做基于图像cnn的深度强化学习，需要拿到gym的截图，下面是两种截图方法。1.利用render结果生成图像：importgymimportwarningsimportosfromPILimportImagewarnings.filterwarnings("ignore")ifos.path.exists('img')==False:os.mkdir('img')env=gym.ma

参考1：选一个靠谱机器人仿真器，从0开始学机器人传统仿真器如gazebo,webot,coppeliasim的表现都大差不差;webot和coppeliasim入门难度比gazebo低;webot和coppeliasim对于ROS的适配没有gazebo好，环境的丰富性也比不上gazebo;gazebo承接了DARPA地下探索挑战赛的仿真比赛，里面所有

gym是python中的一个强化学习环境，想要完整配置并跑起来坑还是比较多的。下面记录一下Windows完整安装过程，Linux下过程基本类似。1.执行pipinstallgym直接安装的是0.26.2版本，网上常见的代码无法兼容，这里安装0.25.2版，并且安装对应的pygame。执行：pipinstallgym==0.25.2pip

关于GYM的rendermode='human’渲染问题在使用render_mode='human’时，会出现无论何时都会自动渲染动画的问题，比如下述算法此时就算是在训练过程中也会调用进行动画的渲染，极大地降低了效率,毕竟我的目的只是想通过渲染检测一下最终的效果而已importQ_learningasqlimport

gym1——自定义Gym环境并注册目录gym1——自定义Gym环境并注册感谢开始Step0新建文件夹Step1：新建环境文件xxEnv.pyStep2：在env下的__init__.py下注册**Step3**添加新建环境文件夹的引用Step4：在算法中进行调用感谢强化学习实战第一讲gym学习及二次开发-知乎(zhih