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搜索资源列表

  1. multifidelity-sac-源码

  2. multifidelity-sac

  3. 所属分类：其它

  1. enterprisesg-sac:分期-源码

  2. 补充指南 enterprisedg-sac Github存储库的详细文档存储在上方导航栏中的Wiki部分中（或直接单击），其中包含有关存储库中文件组织以及编辑文件的信息。 快捷方式提示/链接 右键单击并在单击以下链接时选择“在新选项卡中打开链接”或“在新窗口中打开链接”-以便使此页面保持打开状态 建立新文章 上载文章所需的任何照片（ ）或文档（ ）。提示：单击“图像”文件夹旁边的描述，以查看并复制最近更新的图像的完整路径（请记住在路径的前面添加正斜杠“ /”） 为， 等创建新帖子。有关完整的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：193mb
    • 提供者：weixin_42131439

  1. DetectoRS:检测器-源码

  2. 检测器 消息 [06/30/2020] MMDetection现在正式支持 。非常感谢 ， 和帮助迁移了代码。 [06/15/2020]我们在分支mmdetv2中发布了基于mmdetection-v2的DetectoRS的实现，该分支允许更多检测器使用RFP和SAC。 介绍 此存储库包含的代码。该项目基于。请参阅以获取安装和运行脚本。该代码已通过PyTorch 1.4.0进行了测试。它可能无法与其他版本一起运行。有关所有软件包的版本，请参见 。 COCO test-dev的主要结果 方法 骨

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  1. stream-sac-源码

  2. 流相关功能 安装 用法 源代码是文档。 concatAsStream.js import { concatAsStream , } from "stream-sac/source/concatAsStream.js" ; streamifyStringFunction.js import { streamifyStringFunction , } from "stream-sac/source/streamifyStringFunction.js" ; HtmlMini

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42117082

  1. biexport-sac:SAP Analytics Cloud的biExport-源码

  2. SAP Analytics Cloud（SAC）的biExport 有关更多信息，请参见

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：436kb
    • 提供者：weixin_42133329

  1. TotalIT:Soluciones para Total IT SAC-源码

  2. TotalIT:Soluciones para Total IT SAC

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  1. GITHUB-STURCURED:网址-源码

  2. 交易算法（新台币进度） 回归+库存用例 随机森林+种群用例 DQN +库存用例 MARL +股票用例 RL和MARL算法 表示法：PL =火炬闪电 补强-PL DQN-PL A2C（A3C） PPO DDPG SAC I2A MADDPG（多代理） TD3 AlphaGo Mu 马尔... 欢迎使用GitHub Pages-Arseni 您可以使用的来维护和预览Markdown文件中网站的内容。 每当您提交到该存储库时，GitHub Pages都将运行从Markdown文

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  1. SAC-connections-源码

  2. SAC连接 收集并显示任何颜色项目的天空的instagram指标。

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  1. NBA-All-Average-Team-源码

  2. NBA所有普通球队项目 这是David Roycroft和Billy Fryer的项目。 我们是北卡罗莱纳州立大学运动分析俱乐部的学生。 该项目将在2021年4月举行的首届SAC海报竞赛中提出。 该项目侧重于统计平均水平的NBA球队。 这个想法源于NBA每年对所有NBA球队的命名。 尤其是对于许多采用坦克策略的球队（特别是2010年代中期的76人和卡梅洛离开后的尼克斯），我们希望看到统计平均水平的NBA能否与其中一些球队竞争。

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：66kb
    • 提供者：weixin_42116681

  1. CISW-17:网页设计简介（HTML，CSS，Javascript）-源码

  2. Web设计简介（HTML，CSS，Javascr ipt）。 课程说明： 使用超文本标记语言版本5（HTML5），级联样式表版本3（CSS3）和Javascr ipt计划，编程，实施，发布和维护网站。 包括处理文本，语义和多媒体对象，表，表单，应用程序编程接口（API），文档对象模型（DOM），跨浏览器兼容性，标记验证，客户端交互性以及网页设计原则，网站施工，文档编制和发布。 摄于SAC社区学院，由Victor Y. Zamora担任讲师。 此存储库中的内容 阅读Sams的自学教程HTML，C

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42116794

  1. SAC:软演员评论家的实施-源码

  2. 软演员评论家（SAC） Descllione dell'algoritmo 软演员评论家深度强化学习DQN（Deep Q Learning）的非政策派生，也可以从以下方面进行分类： La Q函数视图的神经网络输入（输入：（stato，azione），输出：valore） 非因果关系的公司 L'agente conosce lo stato in cui si trova（communque una descrizione parziale dello stato attuale） L'a

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  1. jax_rl:具有连续动作空间的深度强化学习的软演员关键（SAC）的Jax（亚麻）实现-源码

  2. 贾克斯（亚麻）柔软演员评论家 这是的Jax（Flax）实现，。 该存储库的目标是提供一个简单而干净的实现，以在此基础上进行研究。 请不要将此存储库用于基线结果，而应使用SAC的原始实现。 安装 安装并激活Anaconda环境 conda env create -f environment.yml conda activate jax-sac 如果要在GPU上运行此代码，请按照说明进行操作。 请按照使用快速的无头GPU渲染构建mujoco-py。 跑 OpenAI Gym MuJoCo任务

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  1. jax-sac:具有连续动作空间的深度强化学习的软演员关键（SAC）的Jax（亚麻）实现-源码

  2. 贾克斯（亚麻）柔软演员评论家 这是的Jax（Flax）实现，。 该存储库的目标是提供一个简单而干净的实现，以在此基础上进行研究。 请不要将此存储库用于基线结果，而应使用SAC的原始实现。 安装 安装并激活Anaconda环境 conda env create -f environment.yml conda activate jax-sac 如果要在GPU上运行此代码，请按照说明进行操作。 请按照使用快速的无头GPU渲染构建mujoco-py。 跑 OpenAI Gym MuJoCo任务

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  1. CYKAlgorithm:解析算法，以检查是否可以将字符串作为我的Computer Maths类的项目生成-源码

  2. CYK算法 这是一种CYK解析算法，用于检查是否可以生成字符串。 它利用了gramar表。 第一个输入将询问您语法有多少个作品（整数）。 然后，您必须编写要验证的字符串（如果可以生成）。 接下来，询问您所产生的结果（您在firs输入上指定的数量），必须以普通的Chomsky格式编写，例如S-> AB，S-> a，S-> A，S-> AB |。一种。 您可以在控制台中看到为算法算法生成的CYK表。 示例：生产量（producciones的产量）：4要评估的字符串（

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42097369

  1. ReAgent:推理系统的平台（强化学习，语境匪徒等）-源码

  2. 应用强化学习 Facebook 概述 ReAgent是一个用于Facebook上开发和使用的应用强化学习（RL）的开源端到端平台。 ReAgent是用Python构建的，并使用PyTorch进行建模和培训，并使用Torchscr ipt进行模型服务。 该平台包含用于训练流行的深度RL算法的工作流，包括数据预处理，功能转换，分布式训练，反事实策略评估和优化服务。 有关ReAgent的更多详细信息，请参见的白皮书。 该平台曾被命名为“ Horizo​​n”，但最近我们采用了“ ReAgent”这个

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  1. SAC-源码

  2. SAC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42117224

  1. Reinforcement-Learning-Approach-to-Autonomous-Race-Car2:强化学习方法助力无人方程式学生技术-源码

  2. 自主赛车的强化学习方法 增强学习方法，用于“ Formula Student Technion无人驾驶”项目，该项目在具有AirSim插件的虚幻引擎4中使用Soft Actor Critic（SAC）算法和变体自动编码器（VAE）进行了模拟。 先决条件 作业系统：Ubuntu 18.04 or Windows 10 软体：Unreal Engine 4.24.3 GPU：Nvidia GTX 1080或更高版本（推荐） 如何建造 通过单击此链接 ， 设置虚幻引擎4，AirSim和FSTD环境

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42101384

  1. testsafetystarteragent-源码

  2. 状态：存档（代码按原样提供，预计不会更新） 安全启动代理 论文“在深度强化学习中对安全探索进行基准测试”的配套回购，其中包含各种不受约束和受约束的RL算法。 此存储库包含用于在“基准安全勘探”论文中获得结果的PPO，TRPO，PPO-Lagrangian，TRPO-Lagrangian和CPO的实现，以及本文中未使用的SAC和SAC-Lagrangian的实验性实现。 请注意，此处的PPO实现遵循的是而不是的约定：它们使用早期停止技巧，省略观察和奖励归一化，并且不使用限幅值损失以及其他可能的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：43kb
    • 提供者：weixin_42132354

  1. Quadratic_MLPs_in_RL:具有Quadratic-MLP（Q-MLP）作为参与者策略网络的TD3和SAC算法-源码

  2. 强化学习中的二次MLP 我们随附的论文“用于无模型强化学习的二次方参与者网络”的源代码和数据。 具有Quadratic-MLP（Q-MLP）作为参与者策略网络的TD3和SAC算法。 如果您使用我们的代码或数据，请引用本文。 要求 TD3和SAC在连续控制任务中进行了测试。 使用Pytorch 1.7.1 + cu110和Python 3.8.7训练Neural Netorks。 用法 要使用Q-MLP actor策略运行实验，请分别在SAC和TD3文件夹中运行以下Shell脚本。 ./run

  3. 所属分类：其它

  1. sbg-sac.github.io-源码

  2. sbg-sac.github.io

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：168kb
    • 提供者：weixin_42102933
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