GYM

NVIDIA GTC主题演讲内容学习＜3＞

他们的工程师正在使用基于Omniverse构建的IsaacGym来教授他们机器新技能，让我们来看看宝马公司正在建设的数字孪生工厂，宝马工厂正在持续构建中，我们在今年早些时候向您展
Aniona·2022-11-21 13:46

强化学习开源环境集

游戏环境OpenAIGymRetroOpenAI发布的增强的游戏强化学习研究平台，GymRetro。其中包括对任天堂Gameboy，NES，世嘉游戏等各种模拟器的支持。
人工智能与算法学习·2022-11-21 13:45

4.13-4.15（Ubuntu18.04）--anaconda3、Isaac gym、Isaac sim

一、安装anaconda31.下载anaconda3：Anaconda|AnacondaDistribution2.在终端进入下载：cdDownload或cd下载3.运行.sh文件：bashAnaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh4.选项一个选no，其余的yes：“DoyouwishtoproceedwiththeinstallationofMicrosoftVSCode?[
源氏失去了我的激素·2022-11-21 13:15

Isaac Gym 注册下载教程，解决验证程序加载失败，请检查您的浏览器设置，例如广告拦截程序...的问题

IsaacGym注册下载教程，解决验证程序加载失败，请检查您的浏览器设置，例如广告拦截程序...的问题Isaac首页：https://developer.nvidia.com/isaac-gym点立即加入
中东吴彦祖·2022-11-21 13:43

告别CPU，加速100-1000倍！只用GPU就能完成物理模拟和强化学习训练

编译|王晔校对|青暮IsaacGym由英伟达开发，通过直接将数据从物理缓存传递到PyTorch张量进行通信，可以端到端地在GPU上实现物理模拟和神经网络策略训练，无需CPU。
AI视觉网奇·2022-11-21 13:13

Isaac Gym conda环境配置

IsaacGymconda环境配置最近需要使用isaacgym来完成一个深度学习任务，迫不得已学习了一下isaacgym的安装和使用。
摸鱼肥仔·2022-11-21 13:13

Isaac-gym(6):环境创建、模型载入、actor设置等

1.环境创建与相关参数1.1环境创建与物理参数#getdefaultsetofparameterssim_params=gymapi.SimParams()#setcommonparameterssim_params.dt
hongliyu_lvliyu·2022-11-21 13:43

Isaac-gym(1): 安装及官方demo内容

Python3.6,3.7or3.8.MinimumrecommendedNVIDIAdriverversion:Linux:460.322.下载官网下载地址：https://developer.nvidia.com/isaac-gym
hongliyu_lvliyu·2022-11-21 13:42

Isaac-gym(2): 官方文档之examples

一、常用命令行选项命令作用–help打印每个示例的命令行选项–physx模拟的物理后端–flex模拟的物理后端–sim_device选择使用类似PyTorch的语法运行模拟的设备。可以是cpu或cuda，具有可选的设备规格。默认值为cuda：0–pipeline为张量操作选择cpu或gpu管道。默认值为gpu–graphics_device_id指定用于图形的设备序号另：除了claw.py和sof
hongliyu_lvliyu·2022-11-21 13:42

【强化学习】开源环境集（魂斗罗、星际争霸等都有！）

游戏环境OpenAIGymRetroOpenAI发布的增强的游戏强化学习研究平台，GymRetro。其中包括对任天堂Gameboy，NES，世嘉游戏等各种模拟器的支持。
风度78·2022-11-21 13:12

Isaac-gym(4): 物理模拟

1.建立执行器（actor）函数create_actor将一个执行器添加到环境中，并返回一个执行器句柄，该句柄可用于以后与该执行器交互。最好在创建参与者期间保存句柄，而不是在模拟运行时每次都查找句柄。许多附带的示例都是这样做的：#cacheusefulhandlesenvs=[]actor_handles=[]print("Creating%denvironments"%num_envs)fori
hongliyu_lvliyu·2022-11-21 13:12

强化学习开源模拟环境大盘点

游戏环境OpenAIGymRetroOpenAI发布的增强的游戏强化学习研究平台，GymRetro。其中包括对任天堂Gameboy，NES，世嘉游戏等各种模拟器的支持。
文文学霸·2022-11-21 13:11

Isaac-gym(5)：关于强化学习

官方链接：https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs1、环境建立示例importisaacgymimportisaacgymenvsimporttorchenvs
hongliyu_lvliyu·2022-11-21 13:40

小 A 的卡牌游戏（Gym - 103186B）

题小A最近沉迷于-款名为Hearthverse的卡牌游戏。在这款游戏中，卡被分为了三个种类(随从、法术和魔法阵)，在组卡时，这款游戏严格规定了卡组中每种卡牌的数量，具体来说，-副n张卡的卡组需要包含恰好a张随从卡，b张法术卡和c张魔法阵卡，并且a+b+c=n。在游戏中，有一个叫做"3pick"的组卡竞技方式，游戏会给出n次三选一的机会，三张卡分别来自三个种类。每次玩家需要从三张卡中选出一-张卡加入
空待待啊·2022-11-21 07:41

python如何实现小车行走_《强化学习：原理与Python实现 》 —1.6.3　小车上山

1.6.3小车上山本节通过一个完整的例子来学习如何与Gym库中的环境交互。本节选用的例子是经典的控制任务：小车上山(MountainCar-v0)。
weixin_39747049·2022-11-21 00:02

[阅读笔记]蘑菇书《Easy RL》

文章目录一、强化学习基础1.1强化学习与监督学习1.2一些基本概念1.3Agent1.4gym使用例子:MountainCar-v0二、Markov2.1Markov奖励过程和Markov决策过程2.2
Promethe_us·2022-11-20 19:01

Task 01 强化学习基础

文章目录1.理论部分1.1初探强化学习1.2强化学习基础1.3强化学习简史1.4强化学习应用2.实验部分2.1Gym2.2小车上山(MountainCar-v0)1.理论部分1.1初探强化学习什么是强化学习
晓野豬·2022-11-20 19:51

【强化学习】gym安装及示例

OpenAIGym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包，其中包含了各种环境、桌面游戏等计算任务。
宛如近在咫尺·2022-11-20 19:25

Isaac-gym(7):物理模拟（actor生成、创建、控制等）

1.创建actor1.1actor的创建与句柄actor是GymAsset的实例。函数create_actor将一个参与者添加到环境中，并返回一个参与者句柄，该句柄可用于以后与该参与者交互。
hongliyu_lvliyu·2022-11-20 18:24

用遗传算法解决最大割问题(附C++代码和详细代码注释)

__biz=MzU0NzgyMjgwNg==&mid=2247484679&idx=1&sn=79218705447398ad90ca661f482f0ab0&source=41#wechat_redirect
yty的小迷弟·2022-11-20 15:10

MATLAB代码：基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型

MATLAB代码：基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型关键词：储能优化模型预测控制MPC微网优化调度能量管理参考文档：《ATwo-layerEnergyManagementSystemforMicrogridswithHybridEnergyStorageconsideringDegradationCosts
「已注销」·2022-11-20 07:20

Gym包的安装与使用（新旧版本问题，Atari游戏支持问题）

目录参考网页重要概念gymAtariALE安装Helloworld环境gym的历史版本总结扩展知识：ALE相关说明文档单靠ALE开发强化学习代码与gym结合使用安装ROM录制视频参考网页GymDocumentation
Fuxilab·2022-11-20 05:45

“pip install gym[atari]”报错的解决方法

问题描述：测试gym安装是否成功的时候，spyder提示错误信息：DependencyNotInstalled:Nomodulenamed'atari_py'.
weixin_43433234·2022-11-20 05:07

Proximal Policy Optimization(PPO)算法实现gym连续动作空间任务Pendulum-v0（pytorch）

目录1.ppo算法概述2.Pendulum-v03.代码实现1.ppo算法概述PG算法视频参考李宏毅强化学习课程：李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibili上图表示actor与环境交互的一次经过，从开始的状态s1，actor输出a1到环境状态变为s2...直到st环境判断一次游戏结束。我们收集到了一次的游戏轨迹称为一个episode。那么我们可以计算完成这次episod
qq_45590357·2022-11-20 05:31

python 笔记 ：Gym库 （官方文档笔记）

Gym是一个开发和比较强化学习算法的工具箱。它不依赖强化学习算法结构，并且可以使用很多方法对它进行调用。1Gym环境这是一个让某种小游戏运行的简单例子。
UQI-LIUWJ·2022-11-20 05:29

第二节 OpenAI Gym接口概要

Agent和环境之间的共同接口概要该公共接口由“OpenAIGym”的“Env”类保持。“Env”类是将强化学习的“环境”封装起来的类。主要的方法和性质如下所示。
我不是说了吗·2022-11-20 05:28

【安装】conda\pip\清华源\git安装python(gym为例)的方法(持更)

conda`或`pip`自带的库--内部安装1.1打开conda或者pip所在的终端1.2安装方法：1.3指定安装1.4.卸载已安装的库1.5相关命令二、创建虚拟环境三、安装国内源的库3.1安装方法3.2以gym
panbaoran913·2022-11-20 05:56

【强化学习】gym安装教程

一、参考资料强化学习实战第一讲gym学习及二次开发gym官方文档二、配置环境1.安装Anaconda，创建anconda虚拟环境，参考我的另外两篇博客Anaconda3在windows下的安装与简单使用
花花少年·2022-11-20 05:54

DRL基础（十二）——近端策略优化算法PPO【附代码】

主要内容：讲解PPO提出的背景讲解PPO算法的理论和技巧基于Pytorch实现PPO算法，并用于解决gym环境中乒乓球游戏(Pong)PPO完整代码下载链接见文末文章目录1REINFORCE存在的问题2
二向箔不会思考·2022-11-20 05:21

强化学习系列文章(三十一)：更好用的PPO算法

importos,random,timeimportgymim
hhy_csdn·2022-11-20 05:50

PPO2代码 pytorch框架

PPO2代码玩gym库的Pendulum环境2022-8-02更新我发现这篇文章浏览量惨淡啊。咋滴，是不相信的我代码能用是吗？所以，我给出reward的收敛曲线图：开玩笑，出来混，我能卖你生瓜码子吗？
方土成亮·2022-11-20 05:19

Ubuntu18安装gym完整版（gym all)

说说我的过程：需要用到gymall。
bug404_·2022-11-20 05:16

强化学习中，gym的核心接口environment, 以及 render(), reset(), step() ,ob等

gym的核心接口是environment，核心方法如下reset()：重置环境状态，回到初始环境，方便下一次训练step(action)：完成一个时间步，返回4个值observation：object,
Xurui_Luo·2022-11-20 05:14

强化学习环境搭建之gym安装

环境anaconda-env-python3.8安装gym的两种方式：1、gitclonehttps://github.com/openai/gym.gitcdgympipinstall-e'.
ipv-tao·2022-11-20 05:13

强化学习Gym入门

GettingStartedwithGymGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。它不假设您的代理的结构，并且与任何数值计算库兼容，例如TensorFlow或Theano。
AiFool·2022-11-20 05:11

强化学习笔记：Gym入门--从安装到第一个完整的代码示例

目录0.前言1.Gym安装1.1最小安装1.2完整安装1.3gym版本确认2.Gym中的环境2.1查看gym所有可用环境2.2Gym环境命名规则3.gym基本函数接口3.1make():生成环境对象2.2reset
笨牛慢耕·2022-11-20 05:09

CF GYM 1020561 I. Misunderstood … Missing解题报告（逆序动态规划）

题目链接：http://codeforces.com/gym/102056/problem/I题目描述：I.Misunderstood…MissingWarmsunshine,coolwindandafineday
kaiserqzyue·2022-11-19 07:22

CF Gym 102114B. Beautiful Now解题报告（搜索＋贪心）

题目链接：http://codeforces.com/gym/102114/problem/B题目描述：Antonhasapositiveintegern,however,itquitelookslikeamess
kaiserqzyue·2022-11-19 07:22

CodeGym——Java小白的成神之路

CodeGym互联网上有关Java语言的好书数不胜数，但书本知识不会让你成为一名程序员。要学习Java语言并成为一名程序员，你需要大量编写代码。
itckadxzdev·2022-11-13 10:42

java 健身会所_GitHub - idwyx/GymMS: 基于SSM的健身房管理系统

基于SSM的健身房管理系统Theprojectwasmadein2020-05-05~2020-05-10谨以此片博文记录下我的第一个Java小Demo项目展示用户登录页用户注册页用户主页用户购买健身卡(商城)页管理员登录页管理员主页管理员添加用户页管理员编辑用户页细节1：常驻工具栏(内含搜索栏)细节2：登录账号密码实时反馈(AJAX)**细节3：翻页功能&可选每页显示条数**细节4：人性化的交互
腾讯《活着》栏目·2022-11-10 14:40

Gym环境分析及构建

一、gym环境分析gym中三个重要的函数env=gym.make(‘CartPole-v0’)env.reset()env.render()1.第一个函数用于创建环境，通常我们的环境文件存在目录为：gym
weixin_46509574·2022-11-06 13:17

强化学习3 基于时间差分的强化学习方法

p/25580624课本中的代码：https://github.com/gxnk/reinforcement-learning-code今天的进程：1、activatepythonpipinstallgym
风铃777·2022-11-06 13:46

强化学习找金币游戏Gym环境测试调试问题

强化学习找金币游戏Gym环境测试调试问题  下图为机器人在网格世界找金币的示意图。该网格世界一共有８个状态，其中状态６和状态8为死亡区域，状态７为金币区域。机器人的初始位置为网格世界中任意一个状态。
大浪淘沙啊·2022-11-06 13:14

【深入浅出强化学习-原理入门】2 基于模型的动态规划方法

【深入浅出强化学习-原理入门】2基于模型的动态规划方法2.1基于gym的机器人找金币游戏2.1.1基于策略迭代算法找金币游戏2.1.2基于值迭代算法找金币游戏2.2基于gym的迷宫游戏2.2.1基于策略迭代算法的迷宫游戏
Wwwilling·2022-11-06 13:13

【深入浅出强化学习-原理入门】1 基于gym的MDP

【深入浅出强化学习-原理入门】1基于gym的MDPwindows版本强化学习gym找金币游戏第一步：grid_mdp.py代码展示importlogging#日志模块importnumpyimportrandomfromgymimportspacesimportgymlogging
Wwwilling·2022-11-06 13:43

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（三）机器人找金币应用实例

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（三）机器人找金币应用实例1、实例描述2、环境构建源码及注释3、注册环境并通过gym标准形式调用4、复现过程中遇到的问题及修改原作者代码：链接:https://github.com
阿姝姝姝姝姝·2022-11-06 13:40

机器人找金币问题环境测试优化

importgymenv=gym.make('GridWorld-v0')env.reset()env.render()但是我发现这段代码不能表现出机器人的状态变化，所以对进行了修改，加入循环判断和时延
阿姝姝姝姝姝·2022-11-06 13:40

【强化学习】深入浅出强化学习--机器人找金币

文章目录Grid_mdp.py定义和初始化从环境状态构建观测值ResetStepRenderingClose注册环境参考文章Grid_mdp.py定义和初始化首先自定义环境，自定义的环境将继承gym.env
Lydia.na·2022-11-06 13:07

Halcon图像求边缘add_metrology_object_XX_measure-测量求边

add_metrology_object_circle_measure(Operator)name:add_metrology_object_circle_measure—Addacircleoracirculararctoametrologymodel
SSSS的博客·2022-11-03 20:28

组合游戏系列2: 井字棋Leetcode系列题解和Minimax最佳策略实现

后续篇章中，我们基于本篇代码完成一个N子棋的OpenAIGym图形环境，可用于人机对战或机器对战，并最终实现棋盘
MyEncyclopedia·2022-10-30 12:11
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