摘要：
https://sites.google.com/view/humanoid-gym/ 阅读全文
摘要：
https://research.nvidia.com/labs/gear/ 阅读全文
摘要：
https://github.com/dragen1860?tab=repositories https://github.com/awjuliani?tab=repositories https://github.com/katerakelly?tab=repositories https://g 阅读全文
摘要：
论文： LEARNING VISION-GUIDED QUADRUPEDAL LOCOMOTION END-TO-END WITH CROSS-MODAL TRANSFORMERS 发表于ICLR2022 相关： https://zhuanlan.zhihu.com/p/581786377 阅读全文
摘要：
论文地址： https://arxiv.org/abs/2010.11929 Github地址： https://github.com/google-research/vision_transformer 阅读全文
摘要：
项目地址： https://openai.com/index/clip Github代码地址： https://github.com/openai/CLIP 阅读全文
摘要：
https://www.understandingai.org/p/large-language-models-explained-with https://arxiv.org/abs/1905.05950 https://arxiv.org/abs/2012.14913 https://arxiv 阅读全文
摘要：
地址： https://github.com/ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 阅读全文
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GitHub地址： https://github.com/mit-han-lab/efficientvit#usage 相关： https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_efficientvit.html 阅读全文
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地址： https://developer.nvidia.com/isaac-gym 过期代码库地址：（已不再维护的代码库，现已由isaac gym项目合并到isaac sim项目）(2022年开始停止维护)(强化学习算法代码库) https://github.com/NVIDIA-Omnivers 阅读全文
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项目地址： https://mobile-aloha.github.io/ 演示视频地址： https://www.youtube.com/watch?v=HaaZ8ss-HP4 论文地址： https://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha. 阅读全文
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地址： https://lucho1.github.io/JumpPointSearch/ 原作者还开发了A* 算法的Windows系统上的小程序：（重点：小程序意义不大，这个综述还是不赖的） 项目地址：https://github.com/lucho1/JumpPointSearch 重点： 这个 阅读全文
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地址： http://mapf.info/index.php/Main/Publications 与其对应的实验室地址： https://www.movingai.com/ 阅读全文
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相关： https://www.youtube.com/watch?v=TctNb7DPRtA 人类的真实数据的收集： 人类通过远程控制器实时的控制机器人操作，并且将机器人的操作数据记录下来。 注意： 这里虽然是使用人类的真实操作数据，但是其实是人类操纵机器人执行动作后的数据，这部分真实物理世界下的 阅读全文
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原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/Z-U4EO6FCF703yMwHXAq5A 随着深度学习和强化学习在机器人学领域的迅猛发展，尤其是大型语言模型的创新进步，具身人工智能系统正以其感知、交互和自主导航的能力，预示着对家庭机器人技术等多个领域的革命性变革。因此我们联合英 阅读全文
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一个价格还算OK的云GPU服务器租赁公司。 地址： https://www.gpushare.com/ 阅读全文
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视频地址： 周志华团队与Intel团队的讲座视频——强化学习的局限性与未来展望 视频链接地址： https://bizwebcast.smarket.com.cn/b975d6d9969a42cba9626adb7669676b/2a1fc2d76a65403cb76f99acd5b025da-8a 阅读全文
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https://github.com/boulanni/theano-hf https://people.duke.edu/~hpgavin/ExperimentalSystems/lm.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg%E2%80%93Marq 阅读全文
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作为reinforcement learning的一个入门学习的项目，spinningup的地址： （英文原版：） https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html （中文翻译版：） https://spinningup.readthedocs.i 阅读全文
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相关： 【转载】 推荐算法之Thompson(汤普森)采样 【转载】 推荐系统 EE 问题与 Bandit 算法 python语言绘图：绘制一组beta分布图 转载： beta分布介绍 python语言绘图：绘制一组以beta分布为先验，以二项分布为似然的贝叶斯后验分布图 深入理解什么是Beta分布 阅读全文
2024年10月16日
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title: 强化学习环境gym/gymnasium下的atari环境的v0、v4、v5的说明 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 声明： 本文是最新版gym-0.26.2下Atari环 阅读全文
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title: 强化学习：gym下atari游戏环境的官方文档地址 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 2024年10月16日 共建议查看两个历史上的官方地址： https://ale.f 阅读全文
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title: 非加密哈希函数库-SpookyHash description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 地址： https://burtleburtle.net/bob/hash/spooky.htm 阅读全文
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title: 大部分的强化学习环境都是确定性的，那么如何解决训练过程中环境的确定性与实际问题要求的随机性之间的差距呢？ description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 提出一个问题： 大部分的强化学 阅读全文
2024年10月14日
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title: 强化学习性能指标之一：以训练的episodes数和训练所需样本数作为评价算法性能的指标 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 在强化学习领域，一般都是限定训练的episode 阅读全文
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title: 机器学习领域如何判定算法是否收敛（算法是否稳定） description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 最近在看ML的资料的时候看到有关算法收敛的讨论，然后有些资料并没有说明如何判定算法是否 阅读全文
2024年10月13日
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title: 长期角度来看股票市场上赚钱的人所赚的钱就是那些赔钱的人所赔的那些钱 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 最近我国股票市场上的剧烈波动引起了我的一些关注，毕竟不论是出去吃饭还 阅读全文
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title: 中美两国在科技创新上受资金支持形式不同所造成的差距因素 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 胡思乱想： 中国的科研几乎是完全国家主导的，虽然也有些公司后来也慢慢有了部门的科 阅读全文
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title: 体制内运气是否很重要——读博是否运气很重要？ description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 相关： 体制内没背景无出头之日？张雪峰肺腑之言 不论是在体制内还是在读博，有些事情真的很玄 阅读全文
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title: 如何在cnblogs的发文中使用自定义地址作为发文链接 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 要知道在cnblogs中发表内容后其默认的链接地址都是一串数字的形式，比如本篇的 阅读全文
