Tsukamoto TsuMakoto

## ReinforcementLearning_sample_CartPoleEnv.jl
using Pkg; Pkg.add.(["ReinforcementLearning", "ReinforcementLearningEnvironments", "Flux", "StatsBase", "Plots"])
# import Random # hide
# Random.seed!(1) # hide

using ReinforcementLearning, ReinforcementLearningEnvironments, Flux
# using StatsBase:mean

env = CartPoleEnv(;T=Float32)
ns, na = length(observation_space(env)), length(action_space(env))  # (4, 2)

## TuringjlTest.ipynb

      
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                TsuMakoto
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              November 16, 2020 16:27
            
              
                https://turing.ml/v0.14/tutorials/3-bayesnn/ のチュートリアルを動くように
              
          
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## Bayesian Multinomial Logistic Regression.ipynb

      
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              November 17, 2020 04:05
            
              
                https://turing.ml/v0.14.10/tutorials/8-multinomiallogisticregression/ がうごくように
              
          
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## RentalPartyData.csv

          
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            d
            s

            
              1
              サザンドラ
              ふゆう
              こだわりスカーフ
              あくのはどう
              りゅうせいぐん
              かえんほうしゃ
              とんぼがえり
              1
              1
              あく
              ドラゴン
              92
              105
              90
              125
              90
              98

            
              1
              ミミッキュ
              ばけのかわ
              いのちのたま
              かげうち
              シャドークロー
              じゃれつく
              つるぎのまい
              2
              1
              ゴースト
              フェアリー
              55
              90
              80
              50
              105
              96

            
              1
              ドリュウズ
              かたやぶり
              きあいのタスキ
              じしん
              アイアンヘッド
              がんせきふうじ
              つのドリル
              3
              1
              じめん
              はがね
              110
              135
              60
              50
              65
              88

            
              1
              ロトム
              ふゆう
              こだわりメガネ
              ハイドロポンプ
              10まんボルト
              ボルトチェンジ
              トリック
              4
              3
              でんき
              みず
              50
              65
              107
              105
              107
              86

            
              1
              カビゴン
              あついしぼう
              とつげきチョッキ
              のしかかり
              ヘビーボンバー
              かみなりパンチ
              じわれ
              5
              1
              ノーマル
              
              160
              110
              65
              65
              110
              30

            
              1
              アーマーガア
              ミラーアーマー
              オボンのみ
              ブレイブバード
              ボディプレス
              てっぺき
              はねやすめ
              6
              1
              ひこう
              はがね
              98
              87
              105
              53
              85
              67

            
              2
              ピカチュウ
              せいでんき
              でんきだま
              ボルテッカー
              じゃれつく
              ねこだまし
              かわらわり
              7
              1
              でんき
              
              35
              55
              40
              50
              50
              90

            
              2
              バタフリー
              ふくがん
              きあいのタスキ
              ぼうふう
              ねむりごな
              ギガドレイン
              ちょうのまい
              8
              1
              むし
              ひこう
              60
              45
              50
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              70

            
              2
              カビゴン
              くいしんぼう
              フィラのみ
              からげんき
              じしん
              ほのおのパンチ
              はらだいこ
              9
              1
              ノーマル
              
              160
              110
              65
              65
              110
              30

## 2x2_problem.py
import math

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import gamma, poisson

# parameters
E_p0 = 0.088
g = 500
a = E_p0 * g

## atomic_macro_test.jl
module Basic01

function main()
  Threads.@threads for i = 1:10
    println("(threadid, loop_number) = ($(Threads.threadid()), $(i))")
  end
end

end; Basic01.main()

## CrystalRush.py
import sys

# Deliver more ore to hq (left side of the map) than your opponent. Use radars to find ore but beware of traps!
def std_err(args):
    print(args, file=sys.stderr, flush=True)

def get_line():
    i = input()
    std_err(i)
    return i
	using Pkg; Pkg.add.(["ReinforcementLearning", "ReinforcementLearningEnvironments", "Flux", "StatsBase", "Plots"])
	# import Random # hide
	# Random.seed!(1) # hide

	using ReinforcementLearning, ReinforcementLearningEnvironments, Flux
	# using StatsBase:mean

	env = CartPoleEnv(;T=Float32)
	ns, na = length(observation_space(env)), length(action_space(env)) # (4, 2)
party_id	name	ability	item	weapon1	weapon2	weapon3	weapon4	id	form	type1	type2	h	a	b	c	d	s
1	サザンドラ	ふゆう	こだわりスカーフ	あくのはどう	りゅうせいぐん	かえんほうしゃ	とんぼがえり	1	1	あく	ドラゴン	92	105	90	125	90	98
1	ミミッキュ	ばけのかわ	いのちのたま	かげうち	シャドークロー	じゃれつく	つるぎのまい	2	1	ゴースト	フェアリー	55	90	80	50	105	96
1	ドリュウズ	かたやぶり	きあいのタスキ	じしん	アイアンヘッド	がんせきふうじ	つのドリル	3	1	じめん	はがね	110	135	60	50	65	88
1	ロトム	ふゆう	こだわりメガネ	ハイドロポンプ	10まんボルト	ボルトチェンジ	トリック	4	3	でんき	みず	50	65	107	105	107	86
1	カビゴン	あついしぼう	とつげきチョッキ	のしかかり	ヘビーボンバー	かみなりパンチ	じわれ	5	1	ノーマル		160	110	65	65	110	30
1	アーマーガア	ミラーアーマー	オボンのみ	ブレイブバード	ボディプレス	てっぺき	はねやすめ	6	1	ひこう	はがね	98	87	105	53	85	67
2	ピカチュウ	せいでんき	でんきだま	ボルテッカー	じゃれつく	ねこだまし	かわらわり	7	1	でんき		35	55	40	50	50	90
2	バタフリー	ふくがん	きあいのタスキ	ぼうふう	ねむりごな	ギガドレイン	ちょうのまい	8	1	むし	ひこう	60	45	50	90	80	70
2	カビゴン	くいしんぼう	フィラのみ	からげんき	じしん	ほのおのパンチ	はらだいこ	9	1	ノーマル		160	110	65	65	110	30
	import math

	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np
	from scipy.stats import gamma, poisson

	# parameters
	E_p0 = 0.088
	g = 500
	a = E_p0 * g
	module Basic01

	function main()
	Threads.@threads for i = 1:10
	println("(threadid, loop_number) = ($(Threads.threadid()), $(i))")
	end
	end

	end; Basic01.main()
	import sys

	# Deliver more ore to hq (left side of the map) than your opponent. Use radars to find ore but beware of traps!
	def std_err(args):
	print(args, file=sys.stderr, flush=True)

	def get_line():
	i = input()
	std_err(i)
	return i