roller

题目描述： 题目编号：1002. 查找常用字符 给定仅有小写字母组成的字符串数组 A，返回列表中的每个字符串中都显示的全部字符（包括重复字符）组成的列表。例如，如果一个字符在每个字符串中出现 3 次，但不是 4 次，则需要在最终答案中包含该字符 3 次。 你可以按任意顺序返回答案。 示例 1： 输入：["bella","label","roller"] 输出：["e","l","l"] 示例 2： 输入：["cool","lock","cook"] 输出：["c","o"] 提示： 1 <= A.length <= 100 1 <= A[i].length <= 100 A[i][j] 是小写字母 以上内容来源：力扣（LeetCode）链接： https://leetcode-cn.com/problems/find-common-characters 题目答案： from collections import Counter class Solution: def commonChars(self, A: List[str]) -> List[str]: res = None for a in A: c = Counter(a) if res is None: res = c else: res &= c return list(res.elements()) 题解看到一个一行流

目录 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1. 新建Unity项目，导入package 2. 编写Agent脚本 void OnEpisodeBegin() void CollectObservations(VectorSensor sensor) void OnActionReceived(float[] vectorAction) void Heuristic(float[] action) 3. 搭建好游戏场景 4. 调整脚本参数 Behavior Parameters Roller Agent Decision Requester 5. 开始训练 6. 将训练过的模型整合到Unity中 附录 config文件配置 参考 前言：上一篇博文已经介绍了 Unity Ml-Agents的环境配置 了。 个人建议先敲深度强化学习的Demo再摸清概念比较容易上手，因此本文先提供一个深度强化学习的Demo示例简单阐述下。 更新于2020.3.6：由于现在Unity ml-agents项目比起2018年已经更新了许多，以前的Demo教程已经不适合了，因此决定翻新Unity ml-agents机器学习系列博客。 更新于2020.7.6：没想到仅仅过了几个月，ml-agents项目已经从最初的beta版到现在已经第3个正式发行版了。因此再次翻新博客。 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1

目录 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1. 新建Unity项目，导入package 2. 编写Agent脚本 void OnEpisodeBegin() void CollectObservations(VectorSensor sensor) void OnActionReceived(float[] vectorAction) void Heuristic(float[] action) 3. 搭建好游戏场景 4. 调整脚本参数 Behavior Parameters Roller Agent Decision Requester 5. 开始训练 6. 将训练过的模型整合到Unity中 附录 config文件配置 参考 前言：上一篇博文已经介绍了 Unity Ml-Agents的环境配置 了。 个人建议先敲深度强化学习的Demo再摸清概念比较容易上手，因此本文先提供一个深度强化学习的Demo示例简单阐述下。 更新于2020.3.6：由于现在Unity ml-agents项目比起2018年已经更新了许多，以前的Demo教程已经不适合了，因此决定翻新Unity ml-agents机器学习系列博客。 更新于2020.7.6：没想到仅仅过了几个月，ml-agents项目已经从最初的beta版到现在已经第3个正式发行版了。因此再次翻新博客。 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1

　　如今，我们对虚拟语音助手已经十分熟悉。无论是苹果 Siri、亚马逊 Alexa，还是百度小度，阿里巴巴天猫精灵，在提供帮助之余，还经常扮演着被无聊人类调戏的对象。 　　就在你来我往的博弈之间，语音助手们练就了一身反调戏的本领，甚至还会出其不意，给你惊喜。 　　但如果把苹果推出 Siri 视为消费级虚拟语音助手诞生元年，算下来迄今已经过了近九年，要说它们没什么长进，恐怕是冤枉了。只不过，跟它们对话似乎总是差点意思。 　　当然，如果只是指示语音助手设置闹钟，查询天气，它们在绝大多数情况下都能完美实现。然而一旦脱离具体任务，以聊天或咨询为主要目的，因为涉及到对话和交互能力，它们的表现就会一落千丈，经常会出现前言不搭后语的情况，令人沮丧。 　　 为了改善这一问题，Facebook AI 近日就公布了一项最新研究成果：拥有 94 亿参数的开源 AI 聊天机器人 Blender。 　　 Facebook 研究人员声称，Blender 是迄今为止“最先进的”聊天机器人，可以以有趣和连续互动的方式讨论几乎所有内容。 在人-人和 Blender-人的对话比较测试中，有 49% 的测试者把 Blender 的对话记录误认为是人和人的对话，67% 的测试者认为 Blender 和人的对话更像是人和人的对话。 　　 　　视频｜Blender 对话演示（来源：Facebook） 　　“对话有点像 AI

　　如今，我们对虚拟语音助手已经十分熟悉。无论是苹果 Siri、亚马逊 Alexa，还是百度小度，阿里巴巴天猫精灵，在提供帮助之余，还经常扮演着被无聊人类调戏的对象。 　　就在你来我往的博弈之间，语音助手们练就了一身反调戏的本领，甚至还会出其不意，给你惊喜。 　　但如果把苹果推出 Siri 视为消费级虚拟语音助手诞生元年，算下来迄今已经过了近九年，要说它们没什么长进，恐怕是冤枉了。只不过，跟它们对话似乎总是差点意思。 　　当然，如果只是指示语音助手设置闹钟，查询天气，它们在绝大多数情况下都能完美实现。然而一旦脱离具体任务，以聊天或咨询为主要目的，因为涉及到对话和交互能力，它们的表现就会一落千丈，经常会出现前言不搭后语的情况，令人沮丧。 　　 为了改善这一问题，Facebook AI 近日就公布了一项最新研究成果：拥有 94 亿参数的开源 AI 聊天机器人 Blender。 　　 Facebook 研究人员声称，Blender 是迄今为止“最先进的”聊天机器人，可以以有趣和连续互动的方式讨论几乎所有内容。 在人-人和 Blender-人的对话比较测试中，有 49% 的测试者把 Blender 的对话记录误认为是人和人的对话，67% 的测试者认为 Blender 和人的对话更像是人和人的对话。 　　 　　视频｜Blender 对话演示（来源：Facebook） 　　“对话有点像 AI