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kuka-reach-drl 训练kuka机器人在pybullet中到达带有深rl的点。 火车过程 评估过程 平均情节奖励 我强烈建议您使用Conda来安装环境，因为使用pip可能会遇到mpi4py错误。 Spinningup rl库是必需的库。 安装指南（现在仅支持linux和macos） 首先，您应该安装miniconda或anaconda。 其次，安装一些开发依赖项。 sudo apt-get update && sudo apt-get install libopenmpi-dev 第三，创建一个conda虚拟环境 conda create -n spinningup python=3.6 # python 3.6 is recommended # activate the env conda activate spinningup 最后，安装spinin

给定值是-....R=10 ohm , L=0.4 Henry。 交流峰值电压= 220v。 使用的公式： 有功功率 P = V * I * cosφ 无功功率 Q = V * I * sinφ 视在功率 S = V * I S=√(P^2+Q^2 ) 功率因数，cosφ=（有功功率P）/（视在功率S） 我们可以使用任何电阻和电感值。这是一个通用模型。

流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

使用OpenAI Gym和TensorFlow结合广泛的数学知识来掌握经典RL，深度RL，分布式RL，逆RL等 关于这本书 近年来，随着算法质量和数量的显着提高，《 Python上的动手强化学习》第二版已完全改编为示例丰富的指南，用于学习最新的强化学习（RL）和使用TensorFlow和OpenAI Gym工具包的深度RL算法。 除了探索RL基础知识和基本概念（例如Bellman方程，Markov决策过程和动态规划）之外，第二版还深入探讨了基于价值，基于策略和批评演员的RL方法的全过程，并提供了详细的数学知识。 它深入探索了最新的算法，例如DQN，TRPO，PPO和ACKTR，DDPG，TD3和SAC，从而使基础数学神秘化并通过简单的代码示例演示了实现。 本书有几章专门介绍新的RL技术，包括分布式RL，模仿学习，逆RL和元RL。 您将学习如何利用OpenAI基准库的改进“稳定基准”轻

盆式PPO 关于沉思-PPO 这是Pensieve [1]的一个简单的TensorFlow实现。 详细地说，我们通过PPO而非A3C培训了Pensieve。 这是一个稳定的版本，已经准备好训练集和测试集，并且您可以轻松运行仓库：只需键入 python train.py 反而。 将每300个时代在测试集（来自HSDPA）上评估结果。 实验结果 我们报告了熵权重β，奖励和熵的训练曲线。 通过双簧管网络轨迹评估结果。 提示：橙色曲线：pensieve-ppo； 蓝色曲线：pensieve-a2c 预训练模型 此外，我们还在添加了预训练模型 与原始Pensieve模型相比，该模型的平均QoE提高了7.03％（0.924-> 0.989）。 如果您有任何疑问，请随时告诉我。 [1] Mao H，Netravali R，Alizadeh M.带自适应神经网络自适应视频流[C] // ACM数据

施耐德RL-MR/RC系列柱上负荷开关产品简介pdf,施耐德RL-MR/RC系列柱上负荷开关产品简介：RL系列负荷开关的设计将喷弧触头置于密封焊接的316号海军级不锈钢箱体内，箱内充满SF6气体。使用SF6气体绝缘和灭弧以及喷弧原理，能确保完全开断小电流，如有功负荷电流，电缆充电电流，电磁电流等。

[Perl语言入门(第6版)].(Learning.Perl).R.L.Sch-带书签目录超清文字版.pdf这个是带完整目录书签的文字版本，文本内容可以复制的哦

CARLA中的RL-frnet轨迹规划 该存储库是一个框架，可为自动驾驶汽车模拟器CARLA创建OpenAI Gym环境，以便利用先进的深度强化算法和frenet轨迹规划。 安装 模拟充当服务器-客户端。 CARLA作为服务器启动，并默认使用2000：2002端口。 客户端可以从端口2000连接到服务器（默认情况下），并且可以与环境交互。 客户端安装 git clone https://github.com/MajidMoghadam2006/RL-frenet-trajectory-planning-in-CARLA.git cd RL-frenet-trajectory-planning-in-CARLA/ pip3 install -r requirements.txt （需要Python 3.7或更高版本） cd agents/reinforcement_learning

RL飞扬的鸟 概述 该项目是强化学习的基本应用。 它集成了以使用DQN来训练代理。 预训练模型在单个GPU上以3M步进行训练。 您可以找到解释培训过程的，或。 构建项目并运行 该项目支持使用Maven进行构建，您可以使用以下命令进行构建： mvn compile 以下命令将开始在没有图形的情况下进行训练： mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.kingyu.rlbird.ai.TrainBird" 上面的命令将从头开始训练。 您也可以尝试使用预先训练的体重进行训练： mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.kingyu.rlbird.ai.TrainBird" -Dexec.args="-p" 要直接使用模型进行测试，您可以执行以下操作 mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.ki