semvec/pypi-packages huggingface dataset:
gameai-frame 0.1.5
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License: MIT License

﻿GameAI-Frame?
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	基于神经网络和遗传算法的游戏AI框架，可以用于多种游戏(大概)  

	示例: https://github.com/Iyrian/GameAI-Frame-  

	依赖: numpy, tkinter  

	Python版本: Python 3.6  

	#. 内容说明
		GameRole.py : 声明了运用该AI框架的游戏所必须提供的数据和重载的函数  

		Matrix.py, NeuroNetwork.py, Population.py : 神经网络 + 遗传算法的实现。如果不是要改进算法，可以不用管它们  

		global_vars.py : 提供了神经网络和遗传算法的参数，将算法绑定到特定游戏时要适当修改这些参数  

	#. 如何将AI框架绑定到特定游戏
		示例中展示了如何将贪吃蛇游戏绑定到框架  

		当然绑定不一定要知道游戏内部数据，只要有方法在GameRole.look()中获得神经网络的输入就可  

		#. 设定GameRole.look()的几种方法
			#. 动作类游戏
				及从游戏画面获取信息，操作游戏角色做动作的游戏，gameai_frame也是基于这种游戏构建的。对于这种游戏，可以用角色的视野作为神经网络的输入。比如对于贪吃蛇来言，可以用从蛇头射出的八方向的射线扫描游戏场景，获得蛇的视野数组。而神经网络的输出，可以传到一个或者几个分类器(比如if...else...)从而获得游戏角色操作的输入  

				神经网络输入的元素顺序以及对输出值的处理是随意的，因为神经网络会被训练，最终总能得到适应的结果  

				GameRole.calculate_fitness()计算当前个体的适应度，是决定神经网络训练效果效率的重要因素。绑定游戏时，一定要选择适当的适应性函数。在选择适应性函数时，将希望出现的游戏角色表现设定较大的适应性，比如对于贪吃蛇来言，适应性与蛇吃到的食物数正相关；对于PyMario来言，适应性与Mario的得分以及Mario向右移动的距离正相关。当然，除此之外，适应性还需要一些次要因素修饰，比如个体存活时间之类

			#. 棋牌策略类游戏
				这类游戏的规则比动作类复杂，很多时候，出于对全局的考虑，同样的情况下出牌可能不同。这时，神经网络的输入就不能只有从游戏场景获取的信息，还要增加自身的状态。神经网络输出还是由分类器转换为游戏操作输入
azure-keyvault-nspkg 1.0.0
Microsoft Azure Key Vault Namespace Package [Internal]
License: MIT License

# Microsoft Azure SDK for Python

This is the Microsoft Azure Key Vault namespace package. It isn't intended to
be installed directly. Key Vault client libraries are located elsewhere:
- [`azure-keyvault-certificates`](https://pypi.org/project/azure-keyvault-certificates)
- [`azure-keyvault-keys`](https://pypi.org/project/azure-keyvault-keys/)
- [`azure-keyvault-secrets`](https://pypi.org/project/azure-keyvault-secrets)

This package is for Python 2 only. It provides the necessary files for other
packages to extend the `azure` namespace. Python 3.x libraries use
[`PEP420`](https://www.python.org/dev/peps/pep-0420/) instead.

![Impressions](https://azure-sdk-impressions.azurewebsites.net/api/impressions/azure-sdk-for-python%2Fsdk%2Fkeyvault%2Fazure-keyvault-nspkg%2FFREADME.png)