分享视频教程——《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》，视频+源码+课件下载！ 强化学习作为行为主义人工智能学派的典型代表，近几年与深度神经网络相结合形成的深度强化学习(DRL)，达到了令人惊叹的智能水平：2015年DQN智能体玩视频游戏超越人类水平，2017年基于PPO算法的Open Five在《Dota》游戏中战胜人类顶尖职业玩家，2019年基于DRL的AlphaStar在《星际争霸II》游戏中战胜人类顶尖职业玩家。深度强化学习为通用人工智能(AGI)带来了新的希望！ 然而，深度强化学习理论较为抽象，学习曲线陡峭，需要大量的时间和精力才能入门，很多硕士和博士往往浪费了大量时间在入门阶段，耽误了学习和科研进度。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点之一：精炼而不失重点。本门课程深入浅出，根据多年深度强化学习科研和项目实践经验，选取了强化学习入门所必须掌握的知识点，为学员构建一个最小而必要的强化学习知识体系，为后续的研究和论文专业以及工程实践打下坚实的基础。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点二：强调实战。为每个知识点精心设计设计编

博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有： 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能， 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制

这是一份基于Echarts2.2.7开发的带时间轴的echarts地图和柱状图综合展示Html页面的源码极简版，其中包含了如何在Html中集成Echarts组件，同时集成了相关的时时间轴组件，源码中涉及的组件已经打包到一起，比如Echarts和数据模拟包等。页面下载后，可以直接在浏览器中打开，也可以进行发布到静态文件服务器中（nginx中）输入访问地址后，即可完成预览。极简版，最小的依赖，将所有的图表依赖都放到一个lib目录的echarts-all.js中，只需引入这个文件即可（如按需引入，可以参考其它资源）。

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封装HTML的Table，可直接编辑单元格内容，光标失去焦点时更新表格数据，利用slot插槽绑定操作按钮（编辑，删除、分享等），涉及到技术点包括：父组件给子组件传值、refs 对DOM进行操作，slot具名插槽的使用，插槽通过slot-scope给父组件传值

debug文件夹下直接运行.exe文件，每隔一秒会占4MB的堆内存。主要是给使用WPT定位内存泄漏使用的一个demo程序。

DFT的matlab源代码微小的DFT Tiny DFT是一种简约的原子密度泛函理论（DFT）代码，主要用于教育目的。 它仅支持球对称原子和局部交换相关功能（目前仅支持Dirac交换）。 在设计代码时，请牢记以下条件： 它仅取决于已建立的科学Python库：，和（鲜为人知）。 后者是用于算法区分的库，用于计算分析交换（-相关）势和网格变换。 数值积分和微分算法应足够精确，至少应为总能量的6个有效数字，但在许多情况下，数值精度会更好。 （通过分析计算出高斯基函数上的一些积分。泊松解算器使用具有勒让德多项式的伪谱方法。） 如果DFT和光谱方法具有一定的背景知识，则总行数应最少，源代码应易于理解。 与大多数原子DFT码一样，在一对角和主量子数内，对轨道的占据数都赋予相同的值，以获得球对称密度。 该代码仅跟踪每对量子数的电子总数。 “安装” 确保已安装依赖项：Python 3和（> = 1.4.0），（> = 1.0.0），（> = 2.2.4）和（> = 1.2）的最新版本。 如有疑问，请向您当地的Python专家寻求帮助。 如果您拥有Python 3，则始终可以使用pip安装或升级用户帐户

Pomodoro:极简风格的番茄钟:tomato:

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