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Vizdoom2018单人主机搭建指南与代码实现

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下载需积分: 50 | 73KB | 更新于2025-09-08 | 144 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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根据提供的文件信息,可以提取以下知识点: ### 标题解析 - **vizdoom2018-host**:标题中的“vizdoom2018-host”很可能指的是一个与VizDoom游戏相关的Docker镜像名称。VizDoom是一个将Doom游戏作为测试平台的AI研究,它允许研究人员测试他们的算法在虚拟环境中的表现。标题中的“host”表明这个镜像是用于搭建VizDoom环境的主机端。 ### 描述解析 - **vizdoom2018-singleplayer-host 用法**:描述说明了如何使用这个Docker镜像来搭建单玩家的VizDoom环境。具体步骤涉及到安装`crowdai-repo2docker`这个工具,创建一个Docker镜像,然后使用该镜像来运行一个Docker容器。 - **pip install crowdai-repo2docker**:这一步骤涉及使用Python的包管理工具pip来安装`crowdai-repo2docker`。该工具可能是一个用于将代码仓库转换成Docker镜像的便捷方法,从而使得其他人可以快速地复现和运行仓库中的代码环境。 - **export image_tag="vizdoom2018_host_image"**:设置环境变量`image_tag`为`vizdoom2018_host_image`,这一步是为了在后续的Docker命令中指定当前创建的Docker镜像的名称。 - **crowdai-repo2docker --no-run \**:调用`crowdai-repo2docker`命令来创建Docker镜像,`--no-run`选项表示镜像创建完毕后不直接运行容器。 - **--user-id 1001 \**:指定Docker容器内部的用户ID为1001,以便容器运行时具有适当的权限。 - **--user-name crowdai \**:设置容器内部的用户名为`crowdai`。 - **--image-name ${image_tag} \**:指定创建的Docker镜像的名称为之前设置的环境变量`image_tag`的值。 - **--debug .**:传递`.`参数可能意味着在Docker上下文中包含当前目录的文件,`--debug`表示在构建过程中开启调试模式。 - **运行主机**:这部分描述了如何使用创建的Docker镜像来运行一个Docker容器,从而搭建起VizDoom的单玩家环境。 - **export container_name="vizdoom2018_host"**:设置环境变量`container_name`为`vizdoom2018_host`,用于指定Docker容器的名称。 - **docker run**:使用Docker命令行工具来启动一个容器,其中包含多个参数: - **--user root**:指定容器运行时使用root用户。 - **--net=host**:表示容器将使用宿主机的网络配置。 - **-ti**:参数`-t`为容器分配一个伪终端或交互式shell,`-i`表示保持标准输入打开。 - **--rm**:当容器停止运行时,自动删除容器。 - **--name ${container_name}**:使用之前设置的环境变量`container_name`的值作为容器的名称。 ### 标签解析 - **Python**:说明该镜像或脚本涉及Python语言。根据上述步骤,至少使用了Python的包管理工具pip以及Docker来创建和运行镜像。 ### 压缩包子文件的文件名称列表解析 - **vizdoom2018-host-master**:文件名称列表中包含的`vizdoom2018-host-master`表明存在一个主分支版本的文件结构,其可能包含用于创建Docker镜像的源代码和配置文件。 整体来看,这些信息构成了一套完整的流程,用于创建并运行一个支持VizDoom游戏环境的Docker容器,主要用于AI或机器学习领域的单玩家实验。这要求使用者具备一定的Python编程能力和对Docker容器技术的了解。

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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