zabbix_agents-4.0.0-win-amd64zabbix_agents-4.0.0-win-amd64

This course provides an introduction to the field of artificial intelligence. The major topics covered will include reasoning and representation, search, constraint satisfaction problems, planning, logic, reasoning under uncertainty, and planning under uncertainty.

这是一本配套Artificial intelligence foundation of computational agents的python代码，虽然版本有些不一样，第二版的书籍可以http://www.artint.info/2e/html/ArtInt2e.html观看

Unity ML-Agents 之 环境配置（Anaconda 下载安装等），简单的搭建场景实现简单训练的Demo（内含详细步骤） 一、简单介绍 二、工程地址 三、效果预览 四、实现原理 五、涉及命令 六、注意事项 七、环境搭建 Anacoda 的下载 Anaconda 安装 Unity ML-Agents 资源下载 八、Anacoda 中构建 Unity 训练环境 创建环境 在环境中安装 mlagents 九、Unity 中集成 ML-Agents 十、结合 ML-Agents 和 Unity 开始训练 十一、使用训练好的模型，进行演示 十二、关键脚本

人工智能英文版课件：02 Intelligent Agents.ppt

resource-agents-3.9.5-105-rhel7， sap hana HA配置所需的关键组件。

资源名称：Rogue Agents（流氓特工） 资源格式：Unity引擎文件 资源大小：5.46GB 项目文件包括： 玩家定制系统 光子的支持 马达加斯加的水平 分区街道级别 统计系统 保存系统 AI典范 动画 Gamejolt API 部门工具包(1.7) 支撑模型 主菜单 游戏预览： 链接：https://pan.baidu.com/s/1XUFwcsPlu9aaisX70nK9hQ 密码：p38l 游戏试玩演示：链接：https://pan.baidu.com/s/1SVA4pWba914GYi9eNms20A 密码：8xo9

Unity ML-Agents工具包 （）（） Unity Machine Learning Agents工具包（ML-Agents）是一个开放源代码项目，使游戏和模拟能够用作训练智能代理的环境。 我们提供最新算法的实现（基于PyTorch），使游戏开发人员和业余爱好者可以轻松地训练2D，3D和VR / AR游戏的智能代理。 研究人员还可以使用提供的易于使用的Python API通过强化学习，模仿学习，神经进化或任何其他方法来训练Agent。 这些训练有素的代理可以用于多种目的，包括控制NPC行为（在多种设置下，例如多代理和对抗），自动测试游戏版本并评估预发布的不同游戏设计决策。 ML-A

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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