self.is_rotate =Falseself.angle =Noneself.line_width =4self.gauss_sum_up =False@pyqtSlot(bool)defset_gauss_sum_up(self, b:bool): self.gauss_sum_up = b@pyqtSlot(int)defset_line_width(self, w): self.line_width = w@pyqtSlot(int)defset_gauss_size(self, s): self.gauss_size = ...
a)=max_\pi Q^*(s,a) Q∗(s,a)=maxπQ∗(s,a),打开期望如下 Q ∗ ( s , a ) = ∑ s ′ P ( s ′∣ s , a ) ( R ( s , a , s ′ ) + γ max a ′ Q ∗ ( s ′ , a ′ ) ) Q^*(s,a)=\sum_{s’} P(s’|s,a)(R(s,a,s’)+γ\...
并添加元素7QVector<int>vec;8vec.append(3);9vec.append(1);10vec.append(4);11vec.append(2);1213qDebug() <<"Original QVector:";14for(inti =0; i < vec.size(); ++i) {15qDebug() <<vec.at(i);16}1718//使用排序功能19vec.sort(Qt::AscendingOrder);20qDebug() <<"Sorted QVector...
根据 k - means 算法更新质心的规则 c_j_(t + 1) =(1 / |C_j_t|)×sum (i 属于 C_j_t) vi,可以得到 c_j_(t + 1) = V 的转置 ×chi_j_t。 通过测量相关寄存器,可以从状态 x_j_t 中采样,然后利用量子矩阵乘法 V 的转置来恢复近似的质心状态 c_j_(t + 1),同时可以得到质心范数的...
int sum = 0; for (long i = start; i < end; i++) sum = sum + 1; ans = sum; } template<class T>//测量时间函数 void measure(T&& func) { auto beg_t = system_clock::now(); //开始时间 func(); //执行函数 auto end_t = system_clock::now(); //结束时间 ...
even_squares = {x: x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0} # 输出: {0: 0, 2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64} 3. 嵌套字典理解 用于创建嵌套的字典结构。 代码语言:txt 复制 matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] flattened = {i * len(matrix[0]) + j:...
此外,动态规划方法使用贝尔曼期望备份(Bellman expectation backup),通过上一时刻的值 $V_{i-1}(s')$ 来更新当前时刻的值 $V_i(s)$ ,即V_{i}(s) \leftarrow \sum_{a \in A} \pi(a \mid s)\left(R(s, a)+\gamma \sum_{s^{\prime} \in S} P\left(s^{\prime} \mid s, a\right...
Sumf = 2^{-1}+2^{-2}+2^{-3}+2^{-4}+2^{-5}+2^{-6}+2^{-7}=1-2^{-7} \\ 因此Q_{9.7}最大能表示的数为: 2^8-2^{-7}; Q_{9.7}所能表示的最小数据的二进制形式如下图所示; 可以从图中看到,该数表示为-2^8; “ 补充一下:负数在计算机中是补码的形式存在的,补码=反码...
l physical reads:OS blocks read数。包括插入到SGA缓存区的物理读以及PGA中的直读这项统计并非i/o请求数。 l physical writes:从SGA缓存区被DBWR写到磁盘的数据块以及PGA进程直写的数据块数量。 l redo log space requests:在redo logs中服务进程的等待空间,表示需要更长时间的log switch。
for i in range(0, int(1e3)): # First we need a state total_reward = run_train(env, rpm, TARGET_MODEL, MODEL) episode += 1 train_step_list.append(episode) train_reward_list.append(total_reward) training_reward.add_scalar( tag=...