CREMA-D（来自人群的情绪多式联运演员数据集） 概括 CREMA-D是来自91个演员的7,442个原始剪辑的数据集。 这些剪辑来自年龄在20至74岁之间的48位男性和43位女性演员，这些演员来自不同的种族和种族（非裔，亚裔，高加索，西班牙裔和未指定）。 演员们从精选的12句话中发言。 这些句子是使用六种不同的情绪之一（愤怒，厌恶，恐惧，快乐，中性和悲伤）和四种不同的情绪水平（低，中，高和未指定）呈现的。 参与者根据组合的视听演示，单独的视频和单独的音频对情感和情感水平进行了评分。 由于需要大量的评分，因此这项工作是众包的，共有2443名参与者分别评价了90个独特的剪辑，30个音频，30个视觉和30个视听。 95％的剪辑具有7个以上的评分。 以下描述指定了该存储库中可用的数据。 有关如何创建CREMA-D的更完整说明，请使用或本文下面的链接。 使用权 如果您访问GitHub存储库

DB演员：好莱坞演员的照片数据库

豆瓣电影数据(id,标题,连接地址,评分,演员,导演....)12W+(已去重) 格式为json

环境要求 PHP5.4 + zend guard +MYSQL +伪静态组件 PHP配置 php.ini 开启 extension=php_openssl.dll output_buffering = 4096 否则无法使用QQ登录 解压后使用二进制上传到空间或者服务器 上传后访问phpinfozend.php 测试是否正常显示 正常显示PHP信息说明 环境正确否则无法使用 伪静态规则文件在Rewrite目录中更具你服务器环境 选择相应的伪静态规则文件放在相应的位置 程序安装完成后后台管理地址http://域名/admin.php 默认用户名：admin 默认密码：admin888 温馨提示：请登录后台后及时修改用户名密码：密码最好带符号

多代理SAC 介绍 环境。 在这种环境下，两名特工控制球拍在球网上弹跳球。 如果探员将球击中网，则得到+0.1的奖励。 如果探员让一个球击中地面或将球击出界外，则其获得的奖励为-0.01。 因此，每个特工的目标是保持比赛中的球权。 观察空间由8个变量组成，分别对应于球和球拍的位置和速度。 每个代理都会收到自己的本地观察结果。 有两个连续的动作可用，分别对应于朝向（或远离）网络的运动和跳跃。 该任务是情节性的，并且为了解决环境，您的特工必须获得+0.5的平均分数（在两个特工均取得最高分后，连续100次以上）。 具体来说， 在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个代理商的得分。 这将产生2个（可能不同）的分数。 然后，我们取这两个分数中的最大值。 这为每个情节产生一个单一的分数。 当这些分数的平均值（超过100集）至少为+0.5时，就认为环境已解决。

WinUI（WindowsAppSDK）使用LiteDB做个女演员图鉴.doc

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PyTorch实现软演员- 评论家（SAC），双胞胎延迟DDPG（TD3），演员评论家（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt，PointNet 流行的无模型强化学习算法 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 在 Openai 健身房环境和自我实现的 Reacher 环境中实现了最先进的无模型强化学习算法。 算法包括： 演员兼评论家 （AC/A2C）; 软演员-评论家 （SAC）; 深度确定性策略梯度 （DDPG）; 双延迟 DDPG （TD3）; 近端策略优化; QT-Opt（包括交叉熵（CE）方法）; 点网; 运输机; 经常性政策梯度; 软决策树; 概率专家混合; QMIX Actor-Critic (AC/A2C); Soft Actor-Critic (SAC); Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG); Twin Delayed DDPG (TD3); Proximal Policy Optimization (PPO); QT-Opt (including Cross-entropy (CE)

香港演技前十位男演员.pptx

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