Python：WSGI服务器之根据不同的请求路径返回不同的内容
import jsonfrom wsgiref.simple_server import make_server# demo_app 需要两个参数# 第0个参数，表示请求路径相关的环境# 第1个参数，用来返回响应头# 这个函数需要一个返回值，返回值是一个列表# 列表里只有一个元素，是一个二进制，表示返回给浏览器的数据def demo_app(environ,start_response): # environ是一个字典，保存了很多的数据 # PATH_INFO : 能够获取到
软件安装：Mac本FinalShell的安装及使用
转载：https://www.jianshu.com/p/334fa00eaf2b打开Mac本终端，输入一下命令curl -o finalshell_install.sh http://www.hostbuf.com/downloads/finalshell_install.sh // 回车chmod +x finalshell_install.sh // 回车sudo ./finalshell_install.sh // 回车命令执行完成后会弹出FinalShell安装步骤，
[强化学习实战]出租车调度-Q learning & SARSA
出租车调度-Q learning & SARSA案例分析实验环境使用同策时序差分学习调度异策时序差分调度资格迹学习调度结论案例分析本节考虑Gym库里出租车调度问题（Taxi-v2）：在一个5×5方格表示的地图上，有4个出租车停靠点。在每个回合开始时，有一个乘客会随机出现在4个出租车停靠点中的一个，并想在任意一个出租车停靠点下车。出租车会随机出现在25个位置的任意一个位置。出租车需要通过移动自己的位置，到达乘客所在的位置，并将乘客接上车，然后移动到乘客想下车的位置，再让乘客下车。出租车只能在地图范
MATLAB强化学习工具箱(一)-在网格环境中使用Q-learning and SARSA
在网格环境中使用Q-learning and SARSA案例分析创建网格世界环境创建Q learning智能体训练Q learning 智能体验证Q learning结果创建和培训SARSA智能体验证SARSA训练案例分析网格世界环境具有以下配置和规则：1.网格世界为5 x 5，并由边界界定，有四个可能的动作（北= 1，南= 2，东= 3，西= 4）。2.智能体从单元格[2,1]（第二行，第一列）开始。3.如果智能体到达单元格[5,5]的最终状态（蓝色），则智能体会获得+10的奖励。4.环境包含
MATLAB强化学习工具箱(二)-在MDP环境中训练Q learning
在MDP环境中训练Q learning创建MDP智能体环境创建Q learning智能体训练Q learning智能体验证Q learning结果此示例显示了如何训练Q学习智能体来解决通用的马尔可夫决策过程（MDP）环境。这里：每个圆圈代表一个状态。在每个状态都有一个决定涨跌的决定。智能体从状态1开始。智能体收到等于图表中每个过渡值的奖励。训练目标是收集最大的累积奖励。创建MDP智能体环境创建具有八个状态和两个动作的（“上”和“下”）的MDP模型MDP = cr
MATLAB强化学习工具箱（四）创建水箱强化学习模型
创建水箱强化学习模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RL Agent块来代替用于水箱中水位的控制器。要模拟此环境，必须创建一个智能体并在RL智能体块中指定该智能体。问题描述查看我上一节博客的小伙伴，如果直接在matlab使用open_system('rlwatertank')则会报错No system or file called ‘rlwatertank’ found. ‘rlwatertank’
MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体
创建Simulink环境并训练智能体水箱模型创建环境界面创建DDPG智能体训练智能体验证训练的智能体损失函数本示例说明如何在watertank Simulink®模型中转换PI控制器。使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RL Agent块。连接观察向量 [∫e dt e h][\int e\, dt\, e \,h][∫edteh]，在 hhh是水箱的高
[论文]基于强化学习的无模型水下机器人深度控制
基于强化学习的无模型水下机器人深度控制摘要介绍问题公式A.水下机器人的坐标框架B.深度控制问题马尔科夫模型马尔科夫决策B.恒定深度控制MDP摘要本文研究了自主水下机器人跟踪期望深度轨迹的深度控制问题。由于水下机器人未知的动力学模型和横摇运动与横摇运动之间的耦合，大多数基于模型或比例积分微分的控制器不能有效地解决这些问题。为此，我们将水下机器人的深度控制问题表述为未知转移概率下的连续状态、连续动作马尔可夫决策过程。基于确定性策略梯度定理和神经网络逼近，提出了一种无模型强化学习算法，该算法从水下机器人的采样
MATLAB强化学习工具箱（五）使用自定义函数创建MATLAB环境
使用自定义函数创建MATLAB环境Cart-Pole MATLAB 环境观察和行动规范使用函数名创建环境使用功能句柄创建环境验证自定义函数该示例说明了如何通过在MATLAB®中提供自定义动态函数来创建一个环境。使用rlFunctionEnv功能，您可以从观察规范，动作规范，用户自定义创建MATLAB强化学习环境step和reset功能。然后，您可以在此环境中训练强化学习智能体。必要的step和reset功能已经在这个例子中所定义。使用自定义功能创建环境对于动态性不太复杂的环境，无特殊可视化要求的环境或
MATLAB强化学习工具箱（六）从模板创建自定义MATLAB环境
从模板创建自定义MATLAB环境创建模板类环境属性所需功能样本构造函数采样复位函数采样步函数可选函数环境可视化创建自定义环境您可以通过创建和修改模板环境类来定义自定义的强化学习环境。可以使用自定义模板环境来实现更复杂的环境动态。向环境添加自定义可视化。创建用c++、Java或Python等语言定义的第三方库的接口。创建模板类要定义您的自定义环境，首先要创建模板类文件，并指定类的名称。对于本例，将类命名为MyEnvironment。rlCreateEnvTemplate("MyEnviron
爬虫请求网站时报错http.client.RemoteDisconnected: Remote end closed connection without response 请求网站时报错
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MATLAB强化学习工具箱（七）钟摆模型建模并使用DQN训练
使用DQN训练摆锤系统钟摆模型创建环境接口创建DQN智能体训练智能体智能体仿真此示例显示了如何建立钟摆模型并使用深度Q学习网络（DQN）训练。钟摆模型这个例子的强化学习环境是一个简单的无摩擦的钟摆，最初挂在一个向下的位置。训练的目标是使用最小的控制努力使钟摆站直而不跌倒。打开模型mdl = 'rlSimplePendulumModel';open_system(mdl)对于这个模型：平衡摆向上位置为0弧度，向下悬挂位置为π\piπ弧度。从智能体到环境的扭矩作用信号为–2至2 N·m
MATLAB强化学习工具箱（八）钟摆模型建模并使用DDPG训练
使用DDPG训练摆锤系统打开模型并创建环境接口创建DDPG智能体训练智能体DDPG仿真此示例显示了如何建立钟摆模型并使用DDPG训练。模型加载参考我上一篇使用DQN的博文。打开模型并创建环境接口打开模型mdl = 'rlSimplePendulumModel';open_system(mdl)为钟摆创建一个预定义的环境界面。env = rlPredefinedEnv('SimplePendulumModel-Continuous')界面具有离散的操作空间，智能体可以在其中将三个可能的
MATLAB强化学习工具箱（九）为强化学习环境创建连续或离散的[action observation]规范
为强化学习环境创建连续或离散的[action observation]规范连续的[action observation]规范语法描述性能对象函数示例 Simulink模型的强化学习环境连续的[action observation]规范rlNumericSpec对象指定用于强化学习环境的连续动作或观察数据规范。语法spec = rlNumericSpec(dimension)spec = rlNumericSpec(dimension,Name,Value)描述spec = rlNumer
MATLAB强化学习工具箱（十）创建simulink的集成环境模型
创建simulink的集成环境模型createIntegratedEnv语法描述实例Create Environment from a Simulink ModelCreate an Integrated Environment with Specified Port Names输入参数Name-Value Pair Arguments输出参数如果参考模型具有适当的操作输入端口，观察输出端口和标量奖励输出端口，则可以自动创建包含该参考模型和RL Agent块的Simulink模型。此函数返回模型的环境对象
MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人
训练DDPG智能体控制飞行器飞行机器人模型创建集成模型动作与观察创建环境接口重置函数创建DDPG智能体训练智能体DDPG智能体仿真本示例说明如何训练深度确定性策略梯度（DDPG）智能体，并为飞行机器人生成轨迹。飞行机器人模型此示例的强化学习环境是飞行机器人，其初始条件围绕半径为15 m的圆环随机化。 机器人的方向也是随机的。 机器人具有安装在主体侧面的两个推进器，用于推动和操纵机器人。 训练的目标是将机器人从初始状态驱动到面向东方的原点。打开模型mdl = 'rlFlyingRobotEnv';
Windows 终端美化 PowerShell 默认终端修改
Windows 终端美化 PowerShell 默认终端修改安装 Chocolatey安装 oh-my-posh美化powershell网上各种各样的美化方法操作起来十分麻烦可以写好脚本完成配置可以直接在microsoft store 中搜索PowerShell，完成基本的安装。以下开始美化PowerShell。所有的命令都是在管理员模式下执行安装 ChocolateySet-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.
MATLAB强化学习工具箱（十二）强化学习智能体创建总览
强化学习智能体创建总览强化学习介绍内置智能体强化学习介绍强化学习的目标是训练智能体在不确定的环境中完成任务。智能体从环境中接收观察和奖励，并向环境发送操作。奖励是衡量某个动作相对于完成任务目标的成功程度的指标。该智能体包含两个组件：策略和学习算法。该策略是一种映射，它根据对环境的观察来选择操作。通常，策略是带有可调参数的函数逼近器，例如深度神经网络。学习算法根据动作，观察和奖励不断更新策略参数。学习算法的目标是找到使任务期间收到的预期累积长期奖励最大化的最佳策略。智能体根据学习算法维
Ubuntu安装ROS执行sudo rosdep init报错 sudo: rosdep找不到命令
Ubuntu安装ROS执行sudo rosdep init报错 sudo: rosdep找不到命令：原因：没有安装python-rosdep这个包解决方法sudo apt-get install python-rosdep然后执行：sudo rosdep initrosdep update完毕
MATLAB强化学习工具箱（十三）创建策略和价值函数表示
创建策略和价值函数表示行动者和评论者表示强化学习策略是一种映射，用于根据对环境的观察来选择智能体采取的行动。 在训练期间，智能体会调整其策略表示的参数以最大化预期的累积长期奖励。强化学习智能体使用分别称为行动者和批评者表示的函数近似器来估计策略和价值函数。 行动者代表根据当前观察选择最佳行动的策略。 评论者代表价值函数，该函数估计当前保单的预期长期累积奖励。在创建智能体之前，必须使用深度神经网络，线性基础函数或查找表创建所需的参与者和评论者表示。 您使用的函数逼近器的类型取决于您的应用程序。有关代理
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