安装Box2D时可能报错需要安装swig安装包，详情可参见博客：https://blog.csdn.net/qq_43010516/article/details/124801637

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

GYM

健身房 基于OpenAI Gym的多代理环境的集合。 安装 使用PyPI： pip install ma-gym 直接从来源： git clone https://github.com/koulanurag/ma-gym.git cd ma-gym pip install -e . 参考： 如果您想引用它，请使用此bibtex： @misc{magym, author = {Koul, Anurag}, title = {ma-gym: Collection of multi-agent environments based on OpenAI gym.}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublish

AIgym_Acrobat_Q_learning：通过openAi Gym在Acrobat-v01上进行einforcmend学习

这是将与开放AI体育馆一起使用的openDSS环境的实现。 要安装，请将此文件夹克隆到本地计算机中，然后打开目录Gym-openDSS。 键入pip install -e。 运行openDSSTest.py

Gym-UnrealCV：用于视觉增强学习的逼真的虚拟世界 介绍 该项目将Unreal Engine与OpenAI Gym集成在一起，用于基于视觉增强学习。 在此项目中，您无需任何虚幻引擎和UnrealCV知识即可在各种现实的UE4环境中轻松运行RL算法。 已经发布了许多用于机器人视觉任务的环境，例如Searching for objects ， Active object tracking和Control a robotic arm 。 该项目的框架如下所示： UnrealCV是Unreal Engine和OpenAI Gym之间的基本桥梁。 OpenAI Gym是用于开发RL算法的

Breakout-RL：使用带有CNN的DQN解决OpenAI Gym Env突破

DRQN-张量流 使用Tensorflow，openai / gym和openai / retro进行深度递归Q学习 该存储库包含用于在 Atari和环境上训练DQN或DRQN的代码。 请注意，到目前为止，在Retro环境中的训练都是完全实验性的，必须包装这些环境以将动作空间减少到每个游戏所有动作的更合理的子空间。 当前实现的包装仅对SEGA Sonic环境有意义。 安装 您可以通过发出以下命令来安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 这将在没有GPU支持的情况下安装Tensorflow。 但是，我强烈建议使用带有GPU支持的Tensorflow，否则培训将花费很长时间。 有关此主题的更多信息，请参见 。 为了运行复古环境，您必须收集要玩的游戏的rom并将其导入： : 跑步 您可以通过以下方式开始培训： python main.py --

python库，解压后可用。 资源全名：robo_gym-0.1.0-py3-none-any.whl