原著见https://www.packtpub.com/game-development/unity-2017-game-ai-programming-third-edition

[PYTORCH]扮演超级马里奥兄弟的非同步优势演员评判（A3C） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸异步方法用于深强化学习引入异步优势演员，评论家（A3C）算法。 样品结果 动机 在我实施该项目之前，有多个存储库可以很好地重现本文的结果，这些存储库可以在Tensorflow，Keras和Pytorch等不同的常见深度学习框架中进行。 我认为，其中大多数都很棒。 但是，它们似乎在许多方面都过于复杂，包括图像的预处理，环境设置和权重初始化，这使用户的注意力从更重要的事情上转移了。 因此，我决定编写更简洁的代码，以简化不重要的部分，同时仍然严格

Markdown_Note 我的降价笔记。 仅用于备份和自学。 您可以随意查看，但请不要散布这些注释。 实际上，由于我的知识有限，我认为您不会散布这些笔记。笔记以中英双语为主，部分纯英文，部分纯中文。 如果您对我的研究领域有任何疑问或任何疑问，请随时与我联系。 主要技能 C ++ Python 计算机网络：P2P协议，P2P分类 Linux 逆转 Pwn（CTF） AI：EA，MOEA，Pytorch 有关CTF的更多说明，请访问 联络人 新增问题或电子邮件：

MaixPy_DOC：MaixPy的文档

BigDL：基于Apache Spark的分布式深度学习 什么是BigDL？ 是Apache Spark的分布式深度学习库； 借助BigDL，用户可以将其深度学习应用程序编写为标准Spark程序，这些程序可以直接在现有Spark或Hadoop集群之上运行。 为了轻松构建Spark和BigDL应用程序，提供了一个高级 ，用于端到端分析+ AI管道。 丰富的深度学习支持。 以为模型，BigDL为深度学习提供了全面的支持，包括数值计算（通过 ）和高级； 此外，用户可以使用BigDL将预先训练的或模型加载到Spark程序中。 极高的性能。 为了实现高性能，BigDL在每个Spark任务中使用 /

matlab最邻近内插代码人工智能临床医生：重症监护中的强化学习 强化学习模型的代码，适用于重症监护败血症患者的静脉输液和血管升压药的管理。 与出版相关： 作者：伦敦帝国理工学院Matthieu Komorowski博士，2015-2019年- 研究中使用的2个数据集是： MIMIC-III： eICU-RI：未完全公开提供，此处提供子集： 队列定义：所有符合败血症3定义的成年患者： 该存储库包含： I.Jupyter笔记本在MIMIC-III中执行数据提取（AIClinician_Data_extract_MIMIC3_140219.ipynb） 二。 Matlab代码以识别MIMIC-III中败血症患者的队列（AIClinician_sepsis3_def_160219.m） 三， Matlab代码以重新创建MIMIC-III数据集（AIClinician_MIMIC3_dataset_160219.m） IV。 Matlab代码（AIClinician_core_160219.m）可以： 从MIMIC-III训练数据集中建立500个不同的离散状态和动作MDP模型； 从针对MIMI

行为树框架 for Lua 机缘巧合，近几年的工作一直有涉及到游戏AI这块，网上常见的行为树+黑板似乎不太能满足复杂策划需求，也不太可能让策划自己去配置这种行为树。因此，我对行为树的黑板进行了小改造，让行为树更像一个代码编辑器，我们程序提供为数不多的行为节点，让策划通过编辑行为树来实现他们想要的逻辑，这对于游戏程序员来说也算是一种解放吧。 基本概念 节点数据结构 { name = 'find_enemy', -- 节点名称 desc = '查找敌人'， -- 说明 args = {w = 100, h = 50}, -- 常量配置 input = {'var1', 'var2'}, -- 输入变量 output = {'target'}, -- 输出变量 children = {}

自己写的一个flock算法的程序，原来是用来测试openMP的，共享出来给需要的人

程序员面试刷题的书哪个好 文件结构： backend：单独的后端代码，包含后端以及相关的接口测试； src: 源文件。包含完整的项目工程，可直接通过Qt Creator 构建； document: 文档及图片相关，包含较为详细的设计文档、接口、日志、代码风格规范等； 目录 1. 需求分析 UNO纸牌已经风靡全球数十年，被誉为是世界上最好玩的纸牌游戏，据说由意大利一个理发师发明，简单易学，版本众多，被加入许多新的功能，玩法更加刺激，而在此游戏中最考的是集中和React，还有相互间的思维较量。 基于此，我们开发了一款可联机对战的UNO纸牌游戏： 1.1. UNO卡牌游戏的基本功能 友好的图形用户界面 支持2种uno游戏模式 支持 2 - 8人参与游戏 支持单人游戏，其他参与者为AI‘ 支持不同玩家局域网内联机参与游戏 1.2. UNO卡牌游戏的规则 每副uno牌包括：108张牌和一张说明书（108 张纸牌中包括76张数字牌，32张特殊牌）。Uno由红黄蓝绿4种颜色,每种色牌各有0号牌1张、1~9号牌各两张，各种颜色还各有6张普通功能牌（“draw 2(加两张)”、“skip(跳过下家)”、

店滴AI是一个基于人脸识别的会员管理系统。可应用于商场客流统计、门店智能管理和店内监控等。是一款基于 yii2 的，并且集成了 AI 技术、智能硬件设备对接技术的软硬件开源框架。 它采用 yii2+uniapp+swagger 的开发模式，从接口开发到接口文档都非常快捷方便。同时结合 uniapp 一端开发、多端发布的优势，让一套代码实现 AI 技术对接 app/各种小程序、H5 端的发布。 店滴AI特点： 人脸检测定位 人脸属性分析 150 个关键点定位 情绪识别 图片质量控制 在线图片活体检测     店滴AI开源框架1.1.4版 更新日志： 1、增加模块数据库脚本升级命令 2、增加系统版本控制，可命令行升级 3、增加菜单显示方式，分为左侧全部展示和顶部分类显示 4、优化系统安装脚本