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

笔记1珠玉在前论文1RichterDJ,CalixRA.QPlane:AnOpen-SourceReinforcementLearningToolkitforAutonomousFixedWingAircraftSimulation[C]//Proceedingsofthe12thACMMultimediaSystemsConference.2021:261-266.QPlane|Proceedingsofthe12th

传送门题意：有\(n\)个勇者和\(m\)个怪物，第\(i\)个勇者有一个可杀怪物集合\(M_i\)，每个勇者只能杀各自\(M_i\)中的一个怪物。但是你有\(k\)瓶魔药，每一瓶都可以让一个勇者多杀一个\(M_i\)中的怪物。但是每个勇者只能吃一瓶药。问最多能杀多少个。考虑让勇者和怪物匹

D给定一张图，分为左右各\(P\)个点，左右各自内部是一个完全图，左右之间有\(m\)条边。求这个图的最大团。\(P\le20,m\leP^2\)。对于每个右部点，求出一个长度为\(20\)的二进制数，第\(i\)位是\(1\)表示它与左部第\(i\)点有连边。枚举右部点的子集\(S\)，将它们的二进制数

考虑最后对于每个\(i\)是选\(a_i,b_i,c_i\)之中哪一个的序列。通过观察能发现序列去掉\(b\)后满足开头为\(c\)末尾为\(a\)这个序列就是合法的，同时整个序列都为\(b\)也是合法的。首先如果是个合法序列，对于去掉\(b\)后的开头，其余不是\(b\)的下标肯定比其大，所以

【默认在链接公网环境】！！！！一、     Conda虚拟环境搭建【安装则忽略】1.1检查本地适配python版本>python-V1.2根据版本下载并安装aconda【这里默认使用window平台】：1.3测试conda安装并创建虚拟环境：我这里使用版本为3.8的虚拟环境语法：condacreate-nenv_namepyt

题解SS231107C【爬梯高手】撞原了，好耶！Gym102341B顺便把我的变异加强版爆标了！！！problem有一个\(n*m\)个点的有向分层图，共有\(n\)层，每层\(m\)个点，每条边一定是从第\(i\)层连向第\(i+1\)层。定义\(f(i,j)\)表示选择若干条路径，每条路径从第\(i\)层出发，在第\(j\)

link首先，因为\(w_i\le10^6\)，有点大，所以我们想方设法把他变小一点。设一个快为\(w_i=k\timesx+r\)。其实，如果我们把他分为\(x\)个大小为\(k\)的块，然后一个大小为\(r\)的块是最优的。因为切成其他的大小的块，我们可以调整成这种切法，答案不是更劣。比如说，有934这三个

摘要：最近强化学习需要用到tf-agents，记录一下使用过程遇到的问题。版本说明：tensorflow2.14.0gym0.23.0tf-agents0.17.0numpy1.24.0ale-py0.8.1

Python中的gym入门在机器学习和强化学习领域，学习和评估算法的性能通常是非常重要的。为了满足这个需求，OpenAI开发了一个名为gym的Python库。gym提供了一系列标准化的环境，用于开发和比较强化学习算法。安装首先，我们需要安装gym库。打开终端，并执行以下命令：bashCopycodepipinstallg

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原题链接一开始看到这题就很像模拟费用流，不过立马就放弃了，然后之后就再也没想过这个思路了。。。正解是模拟费用流，先讲一下答案长什么样，把\(0\)的权值记为\(1\)，\(1\)的权值记为\(-1\)，那么我们答案就是要选一段前缀和\(k\)段不相交的区间的最大值加上\(1\)的个数。

CF传送门首先考虑没有选出的数互不相同的限制。设\(f_m\)为选出\(m\)个\(\in[0,n]\)的数，异或\(\text{popcount}=k\)的方案数。可以考虑枚举这\(m\)个数和\(n\)的\(\text{LCP}\)（要求后一位为\(1\)），然后钦定一位为\(1\)来满足\(\text{popcount}\)的限制。那

A.SequenceandSequenceB.KawaExam可以发现，对答案会产生影响的只有割边，把所有边双缩起来，然后就是一个森林。考虑一个树的时候怎么做，就是对于每条边求出这条边两端的众数个数，考虑线段树合并，每次动态维护子树内的众数和子树外的众数。#include<iostream>#include<cstdio>

The2022ICPCAsiaNanjingRegionalContesthttps://codeforces.com/gym/104128A

The2023GuangdongProvincialCollegiateProgrammingContesthttps://codeforces.com/gym/104369A枚举并判断即可。B注意到相邻的基站中不能有完整的区间，我们可以双指针求出最小的\(p_i\)，使得\([p_i,i]\)中没有完整的区间。然后单调队列即可。C贪心，把最小的卖到最

G.Inscryption根据题意，需要把输入的\(0\)全部转换为\(1\)或\(-1\)，使得\(p\overq\)最大。当\(a[i]=1\)时，\({p\overq}={p'+1\overq'+1}\)当\(a[i]=-1\)时，\({p\overq}={p'\overq'-1}\)通过计算，可知当\(q>2*p+1\)时，\(a[i]=1\)时的收益大于\(a[i]=

2022SYSUSchoolContest题目不想翻译了，自己看能看懂。problamThegirlsofHTTlikedrinkingtea.Butoneday,theywantedachangeanddecidedtotrycoffeeinthenext\(n\)days.NowMugi,whoalwaysprovidesfoodanddrinksforHTT,willgototheshopto

M.DraintheWaterTank这道题需要用到向量间的叉积运算。首先输入所有点，储存在数组\(a\)中，并将其全部转化为向量，储存在数组\(b\)中。为了排尽水箱里的所有水，需要找到每一个属于水箱内容物局部最低块中的一个点。所以可以将判断分为两步判断是否为局部最低点：当\(b[i].y<0