%global _empty_manifest_terminate_build 0 Name: python-ailearn Version: 0.2.1.12 Release: 1 Summary: A lightweight package for artificial intelligence License: Apache License, Version 2.0 URL: http://github.com/axi345/ailearn Source0: https://mirrors.nju.edu.cn/pypi/web/packages/27/0a/b69d582a28eaba0d1d3312649df3154832f24fbec00c60fc559eac7e0d0a/ailearn-0.2.1.12.tar.gz BuildArch: noarch %description 此为ailearn人工智能算法包。包含了Swarm、RL、nn、utils四个模块。 - Swarm模块当中，实现了粒子群算法、人工鱼群算法、萤火虫算法和进化策略，以及一些对智能算法进行评估的常用待优化的函数。 - RL模块包括两部分，TabularRL部分和Environment部分。TabularRL部分集成了一些经典的强化学习算法，包括Q学习、Q(Lambda)、Sarsa、Sarsa(lambda)、Dyna-Q等。Environment部分集成了一些强化学习经典的测试环境，如FrozenLake问题、CliffWalking问题、GridWorld问题等。 - nn模块包括一些常用的激活函数及损失函数。 - utils模块包括一些常用的功能，包括距离度量、评估函数、PCA算法、标签值与one-hot编码的相互转换、Friedman检测等等。 安装方式（在终端中输入）： ``` pip install ailearn ``` 更新方式（在终端中输入）： ``` pip install ailearn --upgrade ``` 更新历史： - 2018.4.10 0.1.3 第一个版本，首次实现了粒子群算法和人工鱼群算法，首次集成到pip当中。 - 2018.4.16 0.1.4 加入了进化策略的实现，添加了Evaluation模块。 - 2018.4.18 0.1.5 添加了TabularRL模块和Environment模块。 - 2018.4.19 0.1.8 将TabularRL模块和Environment模块整合为RL模块，添加了项目的相关描述,更新了相关协议 - 2018.4.25 0.1.9 输出信息由中文改为英文，并更新了一些已知错误 - 2019.1.15 0.2.0 添加了utils模块，加入了一些常用的功能，包括距离度量、评估函数、PCA算法、标签值与one-hot编码的相互转换、Friedman检测等等；添加了nn模块，加入了一些常用的激活函数及损失函数；更新了Swarm模块的算法，使它们更新得更快。 - 2021.4.6 0.2.1 添加了爬虫工具，增加了RL模块与Swarm模块的示例；添加强化学习经典环境Windy GridWorld环境。 其他更新： - 更新了绘制决策边界的方法 - 更新了绘制数据集的方法 - 优化了Friedman检测的方法 项目网址： https://pypi.org/project/ailearn/ https://github.com/axi345/ailearn/ %package -n python3-ailearn Summary: A lightweight package for artificial intelligence Provides: python-ailearn BuildRequires: python3-devel BuildRequires: python3-setuptools BuildRequires: python3-pip %description -n python3-ailearn 此为ailearn人工智能算法包。包含了Swarm、RL、nn、utils四个模块。 - Swarm模块当中，实现了粒子群算法、人工鱼群算法、萤火虫算法和进化策略，以及一些对智能算法进行评估的常用待优化的函数。 - RL模块包括两部分，TabularRL部分和Environment部分。TabularRL部分集成了一些经典的强化学习算法，包括Q学习、Q(Lambda)、Sarsa、Sarsa(lambda)、Dyna-Q等。Environment部分集成了一些强化学习经典的测试环境，如FrozenLake问题、CliffWalking问题、GridWorld问题等。 - nn模块包括一些常用的激活函数及损失函数。 - utils模块包括一些常用的功能，包括距离度量、评估函数、PCA算法、标签值与one-hot编码的相互转换、Friedman检测等等。 安装方式（在终端中输入）： ``` pip install ailearn ``` 更新方式（在终端中输入）： ``` pip install ailearn --upgrade ``` 更新历史： - 2018.4.10 0.1.3 第一个版本，首次实现了粒子群算法和人工鱼群算法，首次集成到pip当中。 - 2018.4.16 0.1.4 加入了进化策略的实现，添加了Evaluation模块。 - 2018.4.18 0.1.5 添加了TabularRL模块和Environment模块。 - 2018.4.19 0.1.8 将TabularRL模块和Environment模块整合为RL模块，添加了项目的相关描述,更新了相关协议 - 2018.4.25 0.1.9 输出信息由中文改为英文，并更新了一些已知错误 - 2019.1.15 0.2.0 添加了utils模块，加入了一些常用的功能，包括距离度量、评估函数、PCA算法、标签值与one-hot编码的相互转换、Friedman检测等等；添加了nn模块，加入了一些常用的激活函数及损失函数；更新了Swarm模块的算法，使它们更新得更快。 - 2021.4.6 0.2.1 添加了爬虫工具，增加了RL模块与Swarm模块的示例；添加强化学习经典环境Windy GridWorld环境。 其他更新： - 更新了绘制决策边界的方法 - 更新了绘制数据集的方法 - 优化了Friedman检测的方法 项目网址： https://pypi.org/project/ailearn/ https://github.com/axi345/ailearn/ %package help Summary: Development documents and examples for ailearn Provides: python3-ailearn-doc %description help 此为ailearn人工智能算法包。包含了Swarm、RL、nn、utils四个模块。 - Swarm模块当中，实现了粒子群算法、人工鱼群算法、萤火虫算法和进化策略，以及一些对智能算法进行评估的常用待优化的函数。 - RL模块包括两部分，TabularRL部分和Environment部分。TabularRL部分集成了一些经典的强化学习算法，包括Q学习、Q(Lambda)、Sarsa、Sarsa(lambda)、Dyna-Q等。Environment部分集成了一些强化学习经典的测试环境，如FrozenLake问题、CliffWalking问题、GridWorld问题等。 - nn模块包括一些常用的激活函数及损失函数。 - utils模块包括一些常用的功能，包括距离度量、评估函数、PCA算法、标签值与one-hot编码的相互转换、Friedman检测等等。 安装方式（在终端中输入）： ``` pip install ailearn ``` 更新方式（在终端中输入）： ``` pip install ailearn --upgrade ``` 更新历史： - 2018.4.10 0.1.3 第一个版本，首次实现了粒子群算法和人工鱼群算法，首次集成到pip当中。 - 2018.4.16 0.1.4 加入了进化策略的实现，添加了Evaluation模块。 - 2018.4.18 0.1.5 添加了TabularRL模块和Environment模块。 - 2018.4.19 0.1.8 将TabularRL模块和Environment模块整合为RL模块，添加了项目的相关描述,更新了相关协议 - 2018.4.25 0.1.9 输出信息由中文改为英文，并更新了一些已知错误 - 2019.1.15 0.2.0 添加了utils模块，加入了一些常用的功能，包括距离度量、评估函数、PCA算法、标签值与one-hot编码的相互转换、Friedman检测等等；添加了nn模块，加入了一些常用的激活函数及损失函数；更新了Swarm模块的算法，使它们更新得更快。 - 2021.4.6 0.2.1 添加了爬虫工具，增加了RL模块与Swarm模块的示例；添加强化学习经典环境Windy GridWorld环境。 其他更新： - 更新了绘制决策边界的方法 - 更新了绘制数据集的方法 - 优化了Friedman检测的方法 项目网址： https://pypi.org/project/ailearn/ https://github.com/axi345/ailearn/ %prep %autosetup -n ailearn-0.2.1.12 %build %py3_build %install %py3_install install -d -m755 %{buildroot}/%{_pkgdocdir} if [ -d doc ]; 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