LeetCode-316 Remove Duplicate Letters : Given a string s, remove duplicate letters so that every letter appears once and only once. You must make sure your result is the smallest in lexicographical order among all possible results. note :Answer :::python class Solution: def removeDuplicateLetters(self, s: str) -> str: for char in sorted(set(s)): suffix = s[s.index(char):] if set(s)==set(suffix):..

https://github.com/deepmind/mujoco/releases Releases · deepmind/mujoco Multi-Joint dynamics with Contact. A general purpose physics simulator. - deepmind/mujoco github.com Mujoco_py pip 설치 전 수행 작업 https://github.com/openai/mujoco-py/issues/662 Support MuJoCo 2.1.1 (including arm64 mac support) · Issue #662 · openai/mujoco-py I hope this can be a tracking issue for supporting MuJoCo 2.1.1, which ..

LeetCode-20 Valid Parentheses : Given a string s containing just the characters (, ), {, }, [ and ], determine if the input string is valid. note : s consists of parentheses only ()[]{}Answer :::python class Solution: def isValid(self, s: str) -> bool: valid = [] dict_valid = { "}":"{", "]":"[", ")":"(" } for l in s: if l not in dict_valid: valid.append(l) elif not valid or dict_valid[l] != vali..

Policy-Based 기존에 Value Based 즉 Q-value를 예측하는 방식은 State와 action에 의존해 항상 trajectories(state-action-reward sequence)를 구해나가야하는 제약이 있었다. 하지만 Policy-Based는 Q-value뿐 아니라 Policy에 대한 추정도 같이하는 것이다. 우리가 원하는 것은 Agent가 올바른 길로 가는 전략을 찾는 것으로 Policy-Based가 이를 더 잘 반영해주었다. 장점으로는 - policy를 직접 학습하므로 안정성이 높다.(환경 변화, 노이즈에 덜 민감) - 확률적인 정책(Exploration, Exploitation) 사이의 균형을 조절하면서 π*(Optimal Policy)를 학습 - Continuous spa..

https://you.com/search?q=setting+omp_num_threads+environment+variable+for+each+process+to+be+1+in+default%2C+to+avoid+your+system+being+overloaded%2C+please+further+tune+the+variable+for+optimal+performance+in+your+application+as+needed.&tbm=youchat&cfr=chatb&cid=c2_fb5a239a-f7d6-44eb-88d6-662025275ef2 OMP_NUM_THREADS는 OpenMP 라이브러리가 병렬 처리를 위해 사용하는 스레드 수를 설정하는 데 사용되는 환경 변수입니다. 기본적으로 1로 설정하면 여러 스레..

https://github.com/seohyunjun/RL_A3C GitHub - seohyunjun/RL_A3C: A3C (asynchronous advantage actor-critic) A3C (asynchronous advantage actor-critic). Contribute to seohyunjun/RL_A3C development by creating an account on GitHub. github.com