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CodeForces 378A Playing with Dice（水题）
题目链接： CodeForces 378A Playing with Dice 题目大意：两个人猜数1~6，给出a和b，然后随机丢一个色子，问说接近a的可能，相等的可能，以及接近b的可能。 解题思路：完完全全的签到题。 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>int main() {int
CF1285A. Mezo Playing Zoma
Today, Mezo is playing a game. Zoma, a character in that game, is initially at position 𝑥=0. Mezo starts sending 𝑛 commands to Zoma. There are two possible commands: ‘L’ (Left) sets the position 𝑥
深入浅出软件开发----（三）Playing Poker Game
通过无限制头脑风暴、角色扮演、实地观察等需求获取手段得到了一系列定义良好的User Story之后，我们就要根据需求来评估整个开发过程需要的工作量了。 在这里我们用到了一个有意思的方法----Playing Poker Game，游戏是这样进行的 ： 将一个定义良好、描述清晰的User Story放到桌子中间参与估算的每一个成员给出一个完成User Story
Leetcode 3021. Alice and Bob Playing Flower Game
Leetcode 3021. Alice and Bob Playing Flower Game 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接：3021. Alice and Bob Playing Flower Game 1. 解题思路 这一题真心很蠢，事实上就是只要 x + y x+y x+y为奇数Alick就能赢，因此只要看在给定的 m , n m,n m,n的情况下能组合出多少和为奇数的p
Playing with Numbers（Kattis - playingwithnumbers）（预处理瞎搞）
题目链接：https://vjudge.net/problem/Kattis-playingwithnumbers 题目描述：给定n组a b的值，每组表示一个数值2^a*3^b，共进行n次操作，第i次操作可以进行i-1次gcd操作和 n - i次lcm操作，求每次操作后所得最大值及最小值对应的ab分别是多少。每次选取任意两个数进行gcd操作时，只将结果放回这些数字中，lcm也是。 思路：当至少
camel-ai的role_playing代码解读
这段代码定义了一个名为RolePlaying的类，用于两个角色之间的角色扮演。 该类接受以下参数： assistant_role_name (str): 助手扮演的角色名称。user_role_name (str): 用户扮演的角色名称。critic_role_name (str): 评论家扮演的角色名称。带有”:obj:"human"“的角色名称会将评论家设置为Human代理，否则将创建一个
UESTC 1661 Playing With Stones 博弈打表
You and your friend are playing a game in which you and your friend take turns removing stones from piles. Initially there are N N piles with a1,a2,a3,…,aN a1,a2,a3,…,aN number of stones. On each
A. Playing with Paper
这是Codeforces Round #296 (Div. 2)的A题，题意就是： 小明有一张长为a，宽为b的纸，每当要折纸鹤时，就从纸上剪下一个正方形，然后，剩下的纸还可以剪出正方形，要是剩下的纸刚好是正方形的话，就直接拿这个正方形去做最后一个纸鹤，求总共可以折多少个纸鹤。小明是个节约资源的好孩子。 _______________ input 2 1 output 2 __________
JoyRL文献笔记-1-Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
Mnih V, Kavukcuoglu K, Silver D, et al. Playing atari with deep reinforcement learning[J]. arXiv preprint arXiv:1312.5602, 2013. 本文的贡献：是深度强化学习算法DQN的开山之作，是第一篇将深度学习DL感知能力与强化学习RL序贯决策能力相结合的论文。本文提出了第一个通
Learning to play snake at 1 million FPS Playing snake with advantage actor-critic
在这篇博文中，我将引导您完成我最近的项目，该项目结合了我发现的两件令人着迷的东西 - 电脑游戏和机器学习。 很长一段时间以来，我一直想深入了解强化学习，我认为没有比做自己的项目更好的方法了。 为此，我在PyTorch中实现了经典的手机游戏“Snake”，并训练了强化学习算法来进行游戏。 这篇文章分为三个部分。 Snake游戏的大规模并行矢量化实现Advantage Actor-Critic（A2
Learning to play snake at 1 million FPS Playing snake with advantage actor-critic
在这篇博文中，我将引导您完成我最近的项目，该项目结合了我发现的两件令人着迷的东西 - 电脑游戏和机器学习。 很长一段时间以来，我一直想深入了解强化学习，我认为没有比做自己的项目更好的方法了。 为此，我在PyTorch中实现了经典的手机游戏“Snake”，并训练了强化学习算法来进行游戏。 这篇文章分为三个部分。 Snake游戏的大规模并行矢量化实现Advantage Actor-Critic（A2