answer:(1621-1642) Orange War 7000 8000 3 3 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.5 >0.5 ~0.5 0 1 0 1 1 252 (1825-1828) Argentine-Brazilian War 27000 36000 2 2 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.75 ~0.75 ~0.75 0 1 0 1 1 36 (1838-1839) Aroostook War 10000 10000 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 ~0.5 ~0.5 ~0.75 ~0.75 0 1 0 1 1 12 (1873-1914) Aceh War 35000 15000 4 4 1 5 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.5 ~0.5 ~0.75 0 1 0 1 1 492 (1892-1894) Belgian-Arab War 2500 26000 3 5 0 8 1 1 1 0 0 0 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.5 ~0.8 ~0.8 1 0 0 0 1 24 (1830-1839) Belgian-Dutch War 40000 36000 3 3 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.5 >0.5 ~0.5 0 1 0 1 1 108 (1883) Battle of Kansal N/A - Insufficient data on the historical event to apply the format accurately. (1874) Battle of Palo Duro 3000 1200 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 ~0.5 ~0.5 >0.75 >0.75 1 0 0 0 1 0.2 (1822-1824) Brazilian War of Independence 14000 10000 2 2 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.75 ~0.75 ~0.75 1 0 0 0 1 24 (1809) War of the Duchy of Warsaw with Austria 30000 200000 3 3 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.5 >0.5 ~0.5 0 1 0 1 1 6 (1811–1823) Venezuelan War of Independence 6000 70000 2 2 11 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.75 ~0.75 ~0.75 0 1 0 1 1 144 (1879–1880) Victorio's War 1000 3000 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 ~0.5 ~0.5 >0.75 >0.75 1 0 0 0 1 12 (1810-1818) Argentine War of Independence 30000 30000 2 2 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.75 ~0.75 ~0.75 1 0 0 0 1 96 Please note that the information provided relies on historical data which can be incomplete or imprecise. For some listed conflicts like the Battle of Kansal, there is not enough context to apply the requested format accurately, hence they are not included. Additionally, for some wars, the accurate numeric values for specific categories may not exist, so estimations are used, particularly in fields like education level and oil wealth.

answer:(1890-1891) War of the Dance of the Spirits 5000 20000 1 5 1 9 1 0 1 0 0 0 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.75 ~0.75 0 1 0 1 1 12 (1812-1814) War of the Sixth Coalition 690000 780000 3 3 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.5 >0.5 ~0.5 0 1 0 1 1 24 (1828-1830) Wars against ho - Insufficient data on the historical event to apply the format accurately. (1896-1897) Revolt of the Matabele and Mashona 2000 15000 1 6 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.75 >0.75 ~0.75 1 0 0 0 1 12 (1803-1805) Second Anglo-Maratha War 45000 120000 1 4 1 9 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.75 ~0.5 ~0.75 0 1 0 1 1 24 (1848-1849) Second Anglo-Sikh War 50000 50000 1 4 1 6 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.75 ~0.5 ~0.75 1 0 0 0 1 13 (1846-1849) Second Carlist War 50000 70000 3 3 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 ~0.5 ~0.5 >0.5 >0.5 ~0.5 0 1 0 1 1 36 (1835-1842) Second Seminole War 9000 2000 1 1 1 11 1 1 1 0 0 0 0 1 0 ~0.5 ~0.5 >0.75 >0.75 1 0 0 0 1 84 (1879-1883) Second Pacific War 22000 40000 2000 2 2 2 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 ~0.75 ~0.75 ~0.75 ~0.75 ~0.75 0 0 1 0 1 48 (1831-1833) Second Turkish-Egyptian War 40000 60000 3 5 0 3 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.5 ~0.8 ~0.8 0 1 0 1 1 18 (1894-1895) Second Franco-Malagasy War 15000 20000 1 6 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 <0.5 <0.5 >0.75 ~0.75 ~0.75 1 0 0 0 1 6 (1839-1841) War of the Supremes 15000 22000 2 2 11 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 ~0.5 ~0.5 ~0.75 ~0.75 ~0.75 0 1 0 1 1 24 (1791-1804) Haitian Revolution 30000 40000 2 2 4 10 1 0 1 1 0 0 0 1 0 ~0.5 ~0.5 ~0.75 ~0.75 ~0.75 1 0 0 0 1 156 (1894) Dutch invasion of Lombok and Karangasem 2500 10000 4 4 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 <0.5 <0.5 ~0.5 ~0.5 ~0.75 1 0 0 0 1 4 Please note that for events for which insufficient or unclear historical records exist, such as the "Wars against ho," estimated or representative numbers cannot be provided. In cases involving more nuanced details about the composition of forces or where the conflict may not have been formally declared as a war between states, simplified figures are offered as an approximation.

answer:在Unity的ML-Agents框架中，`MaxStep`参数指的是在一个训练回合（episode）中Agent可以采取的最大步数（steps）。一旦达到这个步数，当前回合会自动结束，Agent将会被重置（reset），开始新的回合。这个参数是在Agent的Behavior Parameters组件中设置的。 使用`MaxStep`参数的目的通常有几个： 1. 强制结束：有些环境可能永远不会自然结束（比如球不会自己掉出平台等情境），设置`MaxStep`可以防止训练回合无限进行下去。 2. 避免局部最优：如果Agent在特定状态下可以永远获取奖励而不进入到下一个状态，那么可能会学到只在这个状态下循环的策略。`MaxStep`参数可以迫使它探索更多的状态空间。 3. 训练控制：某些情况下，我们可能想要在较短的回合内就能看到学习效果，或者希望控制每个回合的长度以便于比较和调整。 4. 问题设定：有些问题可能需要在固定时间内解决，设置`MaxStep`可以模拟这种场景，让Agent学习在规定的步数内尽可能地最优化其行为。 这个参数可以根据实际的训练需求和环境特点进行调整，以实现最好的训练效果。在某些应用中，例如游戏或者任务完成，`MaxStep`的值可能会与现实世界中任务所需时间相对应，从而让模型在模拟的环境中学会在最短的时间内完成任务。

answer:在Unity ML-Agents中，`CollectObservations`和`OnActionReceived`两个方法有不同的作用和调用时机，它们的执行频率通常也是不同的。 `CollectObservations`方法用于收集Agent关于它所处环境的信息，这就是Agent的观察（Observations）。ML-Agents框架会在每一步决策周期调用`CollectObservations`来获取环境的当前状态。在实际应用中，这个方法的调用频率取决于Agent的决策周期（Decision Requester组件中的决策频率设置）。 `OnActionReceived`方法在Agent需要执行动作时被调用。具体来说，当Agent从其潜在的神经网络中接收到动作或者在其他一些需要Agent处理和响应的场合时调用。如果你的Agent是连续控制的（每一帧都需要做出决策），那么`OnActionReceived`可以每一帧被调用一次。 如果你发现`OnActionReceived`的执行次数是`CollectObservations`的20倍，可能是因为以下几个原因： 1. 决策频率：如果你使用了决策请求组件（`Decision Requester`），那么它的`Decision Period`设置会影响`CollectObservations`的调用频率。例如，如果将`Decision Period`设置为5，则每5个仿真步骤才收集一次观察和做一次决策。 2. 处理周期：`OnActionReceived`会在网络输出动作时调用，这通常是与仿真频率同步。如果Agent经常接收动作，那么它的调用频率就会很高。 3. 代码结构：如果`OnActionReceived`中还有其他逻辑，例如更新UI或执行与其它组件的交互，而这些操作可能使得该方法被触发得更频繁。 4. 设计问题：可能存在代码设计的问题，导致`OnActionReceived`被错误地多次调用。 理论上，对于大多数情况，`CollectObservations`和`OnActionReceived`应当有相同或类似的调用频率，因为它们通常在同一决策周期中一起工作。如果你遇到了这样的问题，最好检查一下你的`Decision Requester`设置和Agent的步进逻辑，确保没有不必要的额外调用或者误配置，影响了这两个方法的调用频率。同时，你也可以检查是否有任何自定义代码不小心增加了`OnActionReceived`的调用次数。