健身搏击 使用OpenAI环境工具包的战舰环境。 基本 制作并初始化环境： import gym import gym_battleship env = gym.make('battleship-v0') env.reset() 获取动作空间和观察空间： ACTION_SPACE = env.action_space.n OBSERVATION_SPACE = env.observation_space.shape[0] 运行一个随机代理： for i in range(10): env.step(env.action_space.sample()) 观察隐藏的游戏状态： print(env.board_generated) 有效动作 有两种输入动作的方法。 第一种方法是按原样输入元组： env = gym.make('battleship-v0') env.reset(

2048健身房 该存储库是一个有关使用DQN（Q-Learning）玩2048游戏并使用加速和加速环境的。使用的算法来自“ ，环境是自定义的 env。该环境包含两种类型的电路板表示形式：二进制和无二进制。第一个使用幂二矩阵来表示电路板的每个图块。相反，没有二进制文件使用原始矩阵板。 该模型使用两种不同类型的神经网络：CNN（卷积神经网络），MLP（多层感知器）。使用CNN作为特征提取器比使用MLP更好。可能是因为CNN可以提取空间特征。结果，代理在1000个已玩游戏的10％中获得2048个图块。 奥图纳 Optuna是一个自动超参数优化软件框架，专门为机器学习而设计。它具有命令式，按运行定义样式的用户API。多亏了我们的运行定义API，用Optuna编写的代码具有高度的模块化，并且Optuna的用户可以动态构造超参数的搜索空间。 还有就是如何使用这个库指南。 Numba 是一种开源JI

用pytorch在Gym的游戏中实现Deep-Q-network深度强化学习，实时查看训练效果。 非常适合新手入门学习！！！

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gym-master官方文件

使用gym环境时报错：AttributeError: module ‘gym.envs.box2d’ has no attribute ‘BipedalWalker’，则需要下载Box2D库，详情可参见博客：https://blog.csdn.net/qq_43010516/article/details/124801637

安装Box2D时可能报错需要安装swig安装包，详情可参见博客：https://blog.csdn.net/qq_43010516/article/details/124801637

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

GYM

健身房 基于OpenAI Gym的多代理环境的集合。 安装 使用PyPI： pip install ma-gym 直接从来源： git clone https://github.com/koulanurag/ma-gym.git cd ma-gym pip install -e . 参考： 如果您想引用它，请使用此bibtex： @misc{magym, author = {Koul, Anurag}, title = {ma-gym: Collection of multi-agent environments based on OpenAI gym.}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublish