RLTest是一个开源框架，专为测试强化学习算法而设计。它为开发者和研究人员提供了一套强大的工具，帮助他们在各种环境中评估和比较强化学习模型的性能。RLTest致力于提高强化学习算法的可重复性和测试覆盖率，确保模型在不同条件下都能稳定运行。 RLTest的核心功能包括： 环境模拟: RLTest支
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这是一个使用 TensorFlow.js 进行强化学习的框架。ReImproveJS 使用 JavaScript 创建强化学习环境，并使用 WebGL 进行计算。该框架支持 DQN 算法，并且用户可以轻松地更改为 A3C 或 Sarsa 等其他算法。
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AI_2023.6 这个大作业挺有意思的，它通过深度强化学习来训练单个足球机器人，实现了自主的行为控制。你可以利用这个资源，学习如何让机器人在没有人类干预的情况下，进行比赛中的策略选择。适合那些对强化学习和机器人控制感兴趣的开发者，使用起来直观，操作起来也不复杂，挺适合入门者。至于代码本身，你会用到
Nodejs 0 次浏览
Web安全之强化学习与GAN，绝无仅有的资源，网上必须要花钱买，我就无私奉献吧
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Sim-to-Real 的学习策略其实挺酷的，简单来说，就是先在虚拟环境中让机器人学会某个技能，再把它迁移到真实世界。像四足机器人这样的挑战性项目适合用这套方法。你可以通过的 sim2real_code 代码库，让机器人在模拟环境中学会敏捷行走，通过一些迁移技术让它也能在真实环境中跑起来。虽然四足机
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本资源集成了多个技术领域的项目源码，涵盖前端、后端开发、移动应用、操作系统、人工智能、物联网等。项目如STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、Web、C#、EDA、Proteus、RTOS等均已通过严格测试并确保可运行，功能验证无误后再发布。适合
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项目中运用强化学习算法，编写代码实现一个自动探索迷宫的机器人。机器人需避开陷阱，快速到达终点。可执行的动作包括向上、向右、向下、向左移动。根据不同情况，机器人会获得不同的奖励，如撞墙会得到负奖励，到达终点获得正奖励等。需要修改代码以实现Q Learning机器人，达成项目目标。
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Android项目组件化学习demo,内容包含底层基础类模块，网络请求类模块，常用工具栏模块，多模块简单集成，内容简单，思想醇厚
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