RL4J：Java 强化学习 有关 RL4J 的支持问题，请联系 。 RL4J 是一个与 deeplearning4j 集成并在 Apache 2.0 开源许可下发布的强化学习框架。 DQN（带双 DQN 的深度 Q 学习） 异步强化学习（A3C，异步 NStepQlearning） 低维（信息数组）和高维（像素）输入。 一篇有用的博客文章，向您介绍强化学习、DQN 和 Async RL： 快速开始 安装 可视化 厄运 Doom 还没有准备好，但如果你喜欢冒险，你可以通过一些额外的步骤让它工作： 您将需要 vizdoom，编译本机库并将其移动到项目根目录中的文件夹中 export MAVEN_OPTS=-Djava.library.path=THEFOLDEROFTHELIB mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="YOURMAINCL

资源比较小众，针对的是当年流行的昂达VX777的MP4，08年比较火，那是IMP3论坛还没有关闭，这个资源是最近新整合的版本，主要针对刷Rockbox固件后系统文件和程序的集合，里面当然也整合了一下各类游戏2048、Duke3d等，ROCK应用里的世界时钟、计算器等都可以正常运行。 将文件复制进TF卡后开机选择OF模式引导运行。 以下是这个版本的各项基础设备运行情况 液晶屏工作正常 背光正在工作 触摸屏和按键正在工作 RTC 正在工作，但如果您启动 OF 然后启动 Rockbox，它将丢失所有 RTC 设置 中断正在工作 系统重新启动/关机工作正常 NAND 闪存驱动程序工作正常，但闪存转换布局 （FTL） 尚未移植 音频和外部扬声器工作正常 USB 正在工作（中断传输的小问题虽然< - 只有 USB HID 需要） SD 驱动程序正在工作，但尚未提交热插拔（由于 Rockbox 存储内部的问题） 双启动正在工作 已知问题： 图片流挂起（从未工作） MPEGplayer不工作（崩溃） Rockboy似乎需要针对MIPS / Jz4740目标进行优化（太慢了）

IOS应用源码之【游戏】Doom Classic.rar

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Rust 中的 DOOM Fire 算法 算法改编自存储库上的 JavaScript 版本。 我做了这个改编作为我开始使用 Rust 的一部分

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阿里内部诞生一了个依赖真实流量用于自动回归的自动化测试平台，通过创新的自动mock机制不仅支持读接口的回归验证，同时支持了写接口验证，在内部产生了极大价值，有价值的东西就应该分享，目前该工具已经作为云服务对外开放。信息系统上线后通常会需要迭代升级甚至重构，如何保证被修改后系统原有业务的正确性非常重要。不复杂的业务系统通过一些常规的自动化测试工具加上人工测试可以解决，但对于业务十分复杂的系统，回归测试将变成一项浩大的工程。一个实际的例子：阿里巴巴作为一家以电商为核心的集团公司，交易系统和稳定性的重要性不言而喻。整个交易系统在多年的发展过程中，经历了很多业务的上下线，维护的人员也换了一波又一波，几

想进入游戏行业的，可以看看这本书，了解下天才程序员John Carmack的成长经历及3D游戏引擎的诞生过程，一定会让你激情澎湃的。

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好书，不用多说； 中文翻得很不怎么样，建议直接看此英文原版，带劲；