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。

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# 以#开头表示注释行，此文件是splitfile执行文件的日志提取配置文件，splitfile和match.txt放在同一个目录（最好放在环境变量path中的其中一个目录，便于输入命令） # 提取的示例：splitfile D:\logcat1.txt match 会在logcat1.txt同目录生成一个提取的关键日志 # 分割的示例：splitfile D:\logcat1.txt 会在logcat1.txt同目录生成分割好的文件系列，以日志的时间命名 ##exclude 特殊注释行：表示以下的非注释行是不包含再在日志行里的关键字 #android.system.suspend@1.0-service: insertFile: ##include 特殊注释行：表示以下的非注释行是包含在日志行里的关键字 #captureDown pointer 0 down x Sending ACTION_BATTERY_CHANGED

./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发

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