【python】pygame实现贪吃蛇小游戏（附源码，带注释）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言或私信博主要贪吃蛇游戏的规则相信大家都比较熟悉，接下来我们利用pygame这个库来搭建一个能运行的贪吃蛇小游戏。 游戏截图如下游戏规则：点击运行后再单击enter键，游戏则开始运行。贪吃蛇开始移动，随着贪吃蛇吃的越来越多，游戏速度和得分都会逐渐增加，一旦贪吃蛇碰到旁边的界限，则游戏结束。 游戏结束后单击enter键可再开一把游戏 部分源码如下"""贪....
【python】PyQt5实现生成二维码并保存的功能（附源码，带注释）
源码请点赞关注收藏后评论区留言或私信博主要程序运行结果如下可以通过调节边距来放缩二维码大小 点击保存二维码后弹出保存文件路径 代码分为以下几个模块 1：二维码图形界面模块def __init__(self, parent=None): super().__init__() self.setFixedSize(600, 400) self.setWindowTit...
【python】实现五子棋小游戏（附源码 易上手）
全部源码请点赞关注收藏后评论区留言或私信博主要五子棋的游戏规则这里就不再赘述了 我们直接看运行效果游戏规则：棋盘如下 总共有两名玩家（标记为* o） 两名玩家轮流输入自己想落子的地方，输入完之后会在棋盘上有对应的标记 初始化棋盘如下 *玩家输入后效果如下 o玩家输入后效果如下 部分代码如下finish = False # 游戏是否结束 flagNum = 1 # 当前下棋者标记 f.....
【python】找出1000以内的所有完数（适合初学者学习 附源码）
觉得有帮助请点赞关注收藏一下啦~~~完数定义：如果一个数恰好等于它的所有因子之和，这个数就称为完数，例如6=1+2+3下面通过python编程实现找出1000以内的所有完数 运行结果如下代码如下''' for n in range(100,1001): i=n/100 j=n/10%10 k=n%10 if i*100+j*10+k==i+j**2+k**3: ...
【玩转python】python实现不同温度之间的互相转换（附源码）
常用的温度衡量单位有五种，分别是摄氏温度，华氏温度，开氏温度，列氏温度，兰金温度等等。他们之间的转换关系如下 下面通过python程序来实现他们之间的自动转化程序输入摄氏温度 然后输出其他几种温度的对应转化 部分代码如下print("||||||||||||||||||||||") print(" 摄氏温度转换器") print("||||||||||||||||||||||"...
python源码实例之根据生日预测星座和属相以及属相对应年份（附源码 可供学习）
源码请点赞收藏关注后评论区留下QQ邮箱或者私信博主输出结果如下 输入生日即可自动生成星座以及星座对应的符号 部分代码如下sdate=[20,19,21,20,21,22,23,23,23,24,23,22] # 星座判断列表 conts =['摩羯座','水瓶座','双鱼座','白羊座','金牛座','双子座','巨蟹座','狮子座','处女座','天秤座','天蝎座','射手座','摩...
蒙特卡洛法的简介以及实战应用(python实现 基于同策略首次访问蒙特卡洛算法 附源码)
需要源码或数据集请点赞关注收藏后评论区留言一、蒙特卡洛法的基本概念在实际问题中，通常不易获得完整的环境知识。蒙特卡洛法(MC)正是基于统计学的思想，通过大量采样获取数据来进行学习的方法称为经验方法。MC正式基于经验方法，在环境模型位置的情况下，采用时间步有限的，完整的情节根据经验进行学习。并通过平均采样回报来解决强化学习问题。二、蒙特卡洛法(MC)的核心要素1：经验：经验是从环境交互中获得的序列....
动态规划法在扫地机器人中的实战应用(基于动作值函数的策略迭代 python 附源码）
需要源码或觉得有帮助请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信博主与基于状态值函数的策略迭代不同，基于动作值函数的策略迭代是在当前策略下用另一个式子进行评估。关于条件描述和环境搭建可以参考我这篇博客扫地机器人简介算法步骤如下下面通过基于动作值函数的策略迭代算法应用于确定环境的扫地机器人任务中，经过多轮迭代后，得到下图中动作值函数和策略迭代的更新过程 代码运行结果如下 经过五次迭代逐渐收敛 部分代....
动态规划法在汽车租赁问题中的实战（使用策略迭代法得到最优策略和最优价值 python实现 附源码）
需要源码请点赞关注收藏评论区留言或私信博主~~~策略迭代的关键部分是策略评估，首先评估状态的价值，然后根据状态的动作值进行相应的策略改进，并进行下一轮评估和改进。直到策略稳定，策略改进可以通过求解静态最优化问题来实现，通过状态动作值来选择动作，通常比策略评估容易。基于状态值的策略迭代算法包括以下三个阶段1：初始化策略函数和状态值函数2：策略评估：在当前策略下 使用贝尔曼方程更新状态值函数 直到收....
动态规划法和策略迭代在扫地机器人中确定状态值和动作值函数的策略评估（python实现 附源码 超详细）
觉得有帮助或需要源码请点赞关注收藏后评论区留言或私信博主要在强化学习中，动态规划法主要用于求解有模型的MDP问题，尽管在现实任务中难以获得完备的环境模型，且动态规划法需要消耗大量的计算资源，但是作为强化学习的基础，动态规划法仍然具有非常重要的理论意义。动态规划法主要包括基于模型的策略迭代和基于模型的值迭代两种。这两种算法都是利用值函数来评价策略的，一旦计算出满足贝尔曼最优方程的最优状态值函数V或....
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