深度强化学习算法 该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多算法，并且还将保留现有代码。 当前实施 深度Q学习网络（DQN） 基本DQN 双Q网络 决斗网络架构 深度确定性策略梯度（DDPG） 优势演员评判（A2C） 信任区域策略梯度（TRPO） 近端政策优化（PPO） 使用克罗内克因素信任区域（ACKTR）的演员评论家 软演员评论（SAC） 更新信息 :triangular_flag: 2018年10月17日-在此更新中，大多数算法已得到改进，并添加了更多关于图的实验（DPPG除外）。 PPO现在支持atari游戏和mujoco-env 。 TRPO非常稳定，可以得到更好的结果！ :triangular_flag: 2019-07-15-在此更新中，不再需要为openai基准安装。 我在rl__utils模块中集成了有用的功能。 DDPG也重新实现，并支持更多结果。 自述文件已被修改。 代码结构也有微小的调整。 :triangular_flag: 201

这是一个新型Flappy Bird的游戏的源码（bird变成了1-8个字符）详见：https://userblink.csdnimg.cn/20210827/stjp20080714/pic/429524b2c18f8ea9585999783fcdd8b6-0.jpg?x-oss-process=image/interlace,1/format,jpg/resize,w_375

可以实现游戏模式的切换等操作

这是一个C++编的Flappy Bird 的源代码 可供学习

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使用C语言和C++语言制作的一个像素鸟敏捷类小游戏，本游戏使用了双缓冲绘图技术，像素鸟和管道在移动的过程中不会出现闪屏的情况，代码逻辑清晰，注释完整，非常适合新手阅读与学习。需要安装easyX。

flappy_bird(qt.5.9.0C++实现)

这是一个zip文件，下载并解压后的Flappy Bird.py就是主程序 玩法我就不说了

前阵学习了一些python的简单语法，前两天又了解到有个pygame库可以用python写些简单的2D游戏，昨晚无意中从GitHub上搜的了一个Flappy Bird用pygame写的源码，copy在电脑上竟然可以完美运行，这激起我的学习兴趣，也想完全从头做一个一样的，学习和成长的过程不就是一个在不断重复和模仿别人的过程嘛， 具体见我博客详述

前阵学习了一些python的简单语法，前两天又了解到有个pygame库可以用python写些简单的2D游戏，昨晚无意中从GitHub上搜的了一个Flappy Bird用pygame写的源码，copy在电脑上竟然可以完美运行，这激起我的学习兴趣，也想完全从头做一个一样的，学习和成长的过程不就是一个在不断重复和模仿别人的过程嘛