深度增强学习算法的PyTorch实现(策略梯度/生成对抗模仿学习)

责任RLiable是用于增强学习代理的快速超参数调整的实验并行化框架。
它旨在满足对可分发的Spark/TF兼容模型的需求，该模型允许以简单reliable方式扩展实验。
执行先决条件：版本Python＞=3.6火花3.0.1Hadoop2.7Java1.8Scala2.11注意：scripts/install_spark_hpc.sh提供了Linux（基于Debian）安装脚本。
安装要求创建virtualenv并安装Python依赖项virtualenv-p$(whichpython3)envsourceenv/bin/activatepipinstall-rrequirements.txtpipinstall-rdqn-requirements.txt进行实验当前的优化算法基于配置标志opt

基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化

莫烦大大的增强学习的代码实例````

从各种网站在下载到的Q学习算法集成包，有matlab示例，有C示例，有Java示例，有C++示例。
总有一个算法是你需要模拟和借鉴的，需要研究强化学习或增强学习算法的人不容错过。
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真心话，要不是我需要下载别的资源需要积分，不会无私奉献。
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我的强化学习就是在这里面修改实现的，需要的顶起来。
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。