【文件属性】：
文件名称：EAI6080_FinalProject：EAI6080高级分析利用的最终项目
文件大小：240.34MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-24 11:55:03
Python
EAI6080高级分析利用的最终项目
克雷格·邦斯（Craig Bunce），米格尔·A·雪佛尔（Miguel A.Chevres），张子豪
EAI 6080-先进的分析利用
王Maria博士
东北大学专业学院
模仿学习（选项2）
分配的这一部分必须是两者中最有趣的部分，这不仅是因为要完成它的挑战有所增加，而且同时使用多个API和框架的复杂性是一个挑战，并不是很多作业需要。 特别是对于这项任务，我们必须完成3个任务才能完成它，每个任务都有其自身的复杂性和困难。
这项工作的第一部分是创建一个conda环境，我们可以在其中安装所有依赖项以使代码正常工作。 这部分的依赖关系是：
为了创建一个可以同时存在这三个环境的环境，我们使用了Anaconda。 Anaconda是Python和R编程语言的发行商，主要用于数据科学项目。 它可以用于许多其他项目，但是它作为数据科学平台变得很流行。 利用a
【文件预览】：
EAI6080_FinalProject-main
----README.md(5KB)
----Option 2()
--------experts()
--------Clone Ant mean=2137 std= 1357.gif(4.74MB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------Clone Cheetah mean=3262 std=246.gif(3.86MB)
--------Warmup.gif(89.18MB)
--------requirements.txt(2KB)
--------untitled(0B)
--------run_expert.py(2KB)
--------Expert Hopper mean=3778 std=2.8.gif(32.06MB)
--------demo.bash(174B)
--------run_clone.py(4KB)
--------Project desc.pdf(37KB)
--------__MACOSX()
--------Untitled.ipynb(4KB)
--------load_policy.py(2KB)
--------Warmup.docx(22KB)
--------tf_util.py(17KB)
--------README.md(703B)
--------run_dagger.py(5KB)
--------Expert Cheetah mean=3981.gif(3.55MB)
--------Clone Ant mean=877 std=84.gif(8.18MB)
--------Expert Ant mean=4839.gif(6.73MB)
--------Project desc.docx(15KB)
--------Warmup Hopper mean=737 std=34.5.gif(89.18MB)
--------Clone Cheetah mean=1543 std= 1152.gif(4.48MB)