强化学习算法的实现 强化学习实例 在每个文件中，都有一个jupyter笔记本及其相应的python文件。 笔记本中记录了所有中间过程和绘图的位置，而在python文件中则是可以直接运行的已编译过程。 网格世界 井字游戏 Muilti-Arm强盗 二十一点 悬崖漫步 随机游走（n步TD法） 动态迷宫 DynaMaze实施 DynaMaze扩展实现 随机漫步（一般） 1000状态随机游走 平铺编码 平铺编码实现 山地车 策略功能近似 服务器访问 持续任务​​的概括 贝尔德计数器示例 非政策学习的普遍化 TD-Lambda 随机游走离线-Lambda 随机游走TD（\ lambda） 山车Lambda Sarsa-Lambda 策略近似 短走廊

QlearningProject MatLab仿真，用于基于Q学习的避障和非周期性例程。 用于避障例程和移动机器人控制的Python代码。

展示广告中通过强化学习进行的实时出价 这是实验代码的存储库，支持WSDM 2017中的“展示广告中的强化学习实时出价”一文。 小型评估演示 有关小规模评估的演示，请在脚本文件夹下运行： $ bash small-scale.sh 或在python文件夹下运行： $ python3 bid_ss.py 运行后，您可以在控制台中打印性能表，如下所示： setting objective auction impression click cost win-rate CPM eCPC ipinyou, camp=1458, algo=ss_mdp, N=1000, c0=0.03125 11 350000

该书是美国杰出华人教授周克敏的专著，堪称是鲁棒控制领域的经典著作，书中既有易懂的理论推导，也结合了matlab/simulink 对一些例子进行了一些辅助设计。学习鲁棒控制与MATLAB的同学们一定不要错过。

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最优控制系统的微分方程理论！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

重新整理文章：如何用深度强化学习.: 基于win10 ,VS2019 快速实现 用python 下载baostock中的数据，之后进行计算600036模拟。

路由matlab仿真代码 人工智能 研究领域包括计算机视觉、生物视觉、自动驾驶的工具。 入门 深度学习、深度强化学习，具体子问题包括视觉目标跟踪和平稳跟踪的相关性、多目标跟踪等。 环境 开发测试平台Ubuntu 18.04、Windows 10。 Matlab 2018a Python 3.6 安装 所有安装包 Matlab 2018a Matlab 2018a（包括Windows、Linux、Mac平台的安装包及安装步骤） Python Python 3.6.5(Anaconda3-5.2.0) 添加环境变量：C:\Users\dong\Anaconda3 C:\Users\dong\Anaconda3\Scripts pip install opencv_python-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tqdm pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gym==0.