DQN
DQNGoogle Deep mind 团队就是靠着这 DQN 使计算机玩电动玩得比我们还厉害 融合了神经网络和 Q learning 的方法, 名字叫做 Deep Q Network. 我们可以将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样我们就没必要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值. DQN 两大利器 DQN 有一个记忆库用于
归档: 2022
单步更新 and 回合更新
单步更新 and 回合更新单步更新虽然我们每一步都在更新, 但是在没有获取宝藏的时候, 我们现在站着的这一步也没有得到任何更新, 也就是直到获取宝藏时, 我们才为获取到宝藏的上一步更新为: 这一步很好, 和获取宝藏是有关联的, 而之前为了获取宝藏所走的所有步都被认为和获取宝藏没关系. 回合更新虽然我要等到这回合结束, 才开始对本回合所经历的所有步都添加更新, 但是这所有的步都是和宝藏有关系的,
Q Leaning 和 Sarsa
Q Leaning 和 Sarsa在强化学习中 Sarsa 和 Q learning 及其类似,Sarsa 是说到做到型, 所以我们也叫他 on-policy, 在线学习, 学着自己在做的事情. 而 Q learning 是说到但并不一定做到, 所以它也叫作 Off-policy, 离线学习. 而因为有了 maxQ, Q-learning 也是一个特别勇敢的算法.因为 Q learning 机
一条命令去除 Creator 图片黑边
一条命令去除 Creator 图片黑边https://forum.cocos.org/t/topic/112300 黑边现象是边缘像素与黑色进行插值导致，如果边缘像素和自己相近颜色插值，黑边就会自然消失 基于这个思路将最靠近图片边缘的透明像素的alpha改为3，并且将其RGB值设为邻近非透明像素RGB的插值，简称扩边。 如何安装 工具使用python3编写，需读者自行安装python3环境
机器学习教程
机器学习教程https://www.echenshe.com/class/
Win10 利用 pycharm 运行 gym 框架
Win10 利用 pycharm 运行 gym 框架在windows下运行，要借助anaconda建一个环境，在新建的环境里面配置好gym，之后在pycharm中新建一个项目，在项目中添加运行这个新建的环境，就可以在windows上运行gym了 安装anaconda 下载最新版 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
域名转移至其他阿里云账号
域名转移至其他阿里云账号 前提条件 123456789域名必须在有效期内。进行线上转移前，您需查看域名是否在有效期内，详情请参见WHOIS查询。如果域名已过期，需先为域名续费，请参见域名续费。“.cn”域名的注册时间需大于7天，“.com”和“.net”域名的注册时间需大于1天，实际以控制台界面显示的具体提示原因为准。域名不能处于过户中状态。如果您操作了域名过户，需等过户成功后再进行账号间转移
ICP备案信息转移至其他阿里云账号
ICP备案信息转移至其他阿里云账号 注意事项 12345678910转移成功后，新账号的所有人将享有ICP备案信息的管理权限（包括但不限于备案信息修改、注销备案等），请您谨慎操作。ICP备案信息转移过程中，不会影响您备案主体下已备案网站的正常访问。将ICP备案信息转入其他阿里云账号时，待转入的账号需满足以下条件，否则无法成功操作备案转移。账号下无进行中的ICP备案订单。账号下没有其他主体的IC
跨账号过户迁移阿里云ECS实例
跨账号过户迁移阿里云ECS实例 约束限制： 123456789VPC类型的ECS实例的弹性公网IP不支持过户，固定公网IP支持过户。过户操作只涉及变更所属用户名信息。过户一般需要半小时左右。包年包月的ECS实例过户后，服务器时长和到期时间与原来保持一致。部分营销活动或优惠活动购买的ECS实例不支持过户，详情以活动页面为准。 本人迁移遇到的问题： 12密钥对登录的云服，需要解除密钥对绑定，换成
Anaconda安装及配置
Anaconda安装及配置 下载 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装 配置环境 主要有三个环境的配置: ①anaconda安装路径（为了Python检查正常）: 前面安装时路径一定要记清楚，之前已提醒复制，我的是F:\anaconda ②安装路径\Scripts（为了conda检查正常）: 只需在上述路径中
域名备案加急
域名备案加急https://www.ksbaw.vip 比较物美价廉 4-5天 1.8k 可以淘宝购买，开对公发票，无合同
Creator动态加载拖尾
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Matplotlib Python 的绘图库
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TensorFlow CentOS 安装
TensorFlow CentOS 安装 Python 3.7-3.9 使用yum从第三方仓库安装Python3.8 12345678910yum install -y centos-release-scl # 仓库注册yum install -y rh-python38 which # 安装python3.8# 创建软连接ln -s /opt/rh/rh-python38/root/usr/
Creator Tween 动画淡入淡出失效
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Creator 构造函数传参
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阿里云服务器退款操作流程
阿里云服务器退款操作流程退订类型： 1234567五天无理由退订：在新购5天内，申请无理由退订。非五天无理由退订：已购买使用5天以上时，申请退订，可退款资源未使用部分的相应费用。退订未生效续费订单：已续费未到期的实例，即续费订单还未生效的情况下，申请退订该续费订单。注意：仅退还实付金额，已使用的代金券不退还。 操作步骤： 12345678910111、进入费用中心 >> 订单管理
creating server tcp listening socket * 6379 listen unknown error
creating server tcp listening socket * 6379 listen unknown error读取默认配置失败，请手动指定启动配置文件 1redis-server.exe ./redis.windows.conf
策划对战模拟·基础
策划对战模拟·基础对战模拟器：通过Excel的功能实现人物的属性计算、装备穿戴、技能效果。以及更进一步的实现人物之间的对战。 最终目的就是帮助策划部门缩短数值平衡的用时。 左侧是一个人物的属性，右侧是另一个人物的属性。中间是按照0.5秒间隔推算的对战过程。 按下F9进行重算，可以看到这次李四这次获得了胜利。 模拟器的优势就在于：在程序编写完游戏战斗功能之前，数值策划就可以向团队呈现游戏的战斗过程
策划投放控制方法
策划投放控制方法RPG中，构成战力的因素中，等级养成、增益道具这些控制起来都非常简单，因为它们关联的玩法都非常有限。 只有装备会关联到众多的玩法中，而不是玩家通过一个玩法就能得到所有装备，那么我们就需要做好规划。 装等投放控制表 采用这样的机制，投放的时候就只考虑设定多少装等就好了。装备上的主属性通过公式计算得到，而次级属性则根据权重分配公式计算得到。也就是什么品质的装备中1装等等于多少主属性、
策划投放规划表
策划投放规划表投放规划主要就是两张表： ==1.人物/职业的战力构成比例规划表，简称[属性分配表]。== ==2.人物/职业等级和装备等级的关系表，简称[装等规划表]。== 一定要预先做好整体规划 样表及解析 战力构成规划表 中控表方法 每个属性的构成元素各自占的比例 1234567如
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策划数值架构 属性 力量的本意是指人或生物的肌肉强度，而智力则是对魔法力量的领悟和学习能力。 基准 采用哪种人物属性体系 具体讲，就是游戏中是否有类似[力量][灵巧][体质]这样的基础属性，还是只有[物理攻击力][魔法攻击力][物理伤害减免]这样的战斗属性。 采用哪个伤害计算公式 是使用[伤害=攻击-防御]这样的减法公式，还是使用[伤害=攻击*(100%-伤害减
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策划数学建模身为游戏策划，要理解[力量=肌肉强度]，而不是[力量=近战伤害]。 战斗模型 能省钱省时间 123因为不需要程序完成工作就能用战斗模型检验职业战斗能力，也就是可以在项目初期就完成数值体系的搭建和推算。还能让系统策划可以更清晰得看明白从设计意图到数值设计的转换过程。而且，在运营期间能够基于运营需求进行游戏整体的快速调整，能够做到需求当天完成调节。 投放模型
策划概率处理
策划概率处理 常规概率事件 几率避免受伤：闪避 几率减轻受伤：格挡 几率增加伤害：暴击 最小伤害~最大伤害 引发随机效果：有几率击退、击晕、下毒；有几率反弹伤害、发射闪电 为什么要做概率事件 动机和实现 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344多巴胺动机：多巴胺并不
策划常用公式
策划常用公式 伤害公式 减法公式（日本公式或者东方公式） 角色扮演游戏 12345伤害=攻击-防御攻击=自身攻击+武器攻击+技能攻击+其他方面的加值防御=自身防御+铠甲防御+其他方面的加值需要增加特殊规则以克制防御过高 乘法公式（欧美公式） 对战游戏 12345678910伤害=攻击*(1-伤害减免百分比)攻击=（武器伤害+点数加值）*(1+关键属性作用百分比)*(1+技能作用百分
数值增减曲线
数值增减曲线 数列 等差数列 多层等差 最常见的就是升级经验需求 123差是等差数列的一组数将数列的差叫做增长步长如果觉得两层的成长还不够快，那么再多叠几层总能找到满足需求的曲线 等比数列 乘幂公式 曲线 加速递增曲线 1最常用的加速递增曲线公式就是幂公式：变量^常量 加速递减曲线 1比如：二层等差数列的公式就是：y=-增长步长/2*x^2+增长步长/2*x+起始值