Ubuntu24.04版本安装docker 一、准备工作 1. 更新系统 sudo apt update && sudo apt upgrade -y 2. 安装依赖工具 sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg apt-transport-https software-propertie
小球逃脱 编写目标 使用pygame仿照B站上经常可以刷到的小球能否在规定时间内逃脱 环境设置与窗口初始化 安装pygame pip install pygame 导入必要的模块并初始化 Pygame 导入模块 导入
使用 Pygame 和 Stable Baselines3 构建自定义 Gym 环境与智能体 人工智能 在本篇博客中，我们将一步一步地构建一个使用 Pygame 作为渲染引擎的自定义 Gym 环境，并使用 Stable Baselines3 的 PPO 算法训练一个智能体。整个过程将涵盖环境的创建、智能体的定义、训练过程以及评估。让我们从最基础的窗口构建开始，逐步深入到完整的代码实现。 环境准备 确保
科目一错题 一、驾驶证业务核心规则 业务类型 关键要求 高频陷阱 遗失/损毁补证 可异地办理（核发地以外车管所） 扣押/暂扣期间禁止补证 ❗ 信息变更换证 姓名、地址等变更需 30日内申请 超期未换证驾驶不扣分（但违法） 期满换证 需接受审验（含身体条件、违法记录核查） 审验必须在 30日内完成（≠90日）
扩散模型学习 人工智能 前置知识 如果我们在提到扩散模型就不能放过它的两个前置的知识:非平衡热力学和马尔可夫链 非平衡热力学 这是一种宏观上的确定性与微观上的随机性的结合，而整体的表现形式就好比把墨水滴入水中： 非平衡态：刚开始墨水和水分界明显（高浓度差），墨水分子剧烈扩散 平衡态：几小时后墨水均匀分布（浓度差消失），系统
科目一扣分梳理 分值 违法行为 具体场景/限制条件 记12分 驾驶校车、中型以上载客载货汽车、危险品运输车在普通道路超速 ≥50% ✅ 超速**≥100%**时记12分（超速50%-100%记9分） 代替他人记分牟利 ✅ 任何车型均适用 驾驶校车/公路客运/旅游客运汽车超载 ≥20%未达50% ⚠️ 仅限校车/公路
数据清洗 Python 数据清洗（Data Cleaning）是指在数据分析和建模之前，对数据进行检查、修正和转换，以提高数据质量和准确性的过程。数据清洗通常包括以下步骤： 处理缺失值 删除重复数据 纠正数据类型 处理异常值 通过数据清洗，我们可以确保数据集更适合后续的分析或机器学习任务。 Python 数据清洗示例 Ti
一些算法题目 算法 合并两个有序数组 问题 将两个非递减顺序排列的整数数组 nums1（有效长度 m）和 nums2（长度 n）合并，结果存储在 nums1 中并保持非递减顺序。nums1 总长度为 m+n，后 n 位初始为无效值。 代码 class Solution { public: void merge(
结构化数据与非结构化数据定义 数据结构 结构化数据 定义 指那些具有预定义格式、高度组织化、易于搜索和分析的数据。这类数据通常存储在关系型数据库中，采用表格形式（行和列）存储。 核心特征 固定的模式： 数据有明确的结构和数据类型（如整数、字符串、日期、布尔值等）。 表格
