强化学习算法在一个具体问题的解决上能否起作用的关键是关于这个问题的状态空间、动作空间以及奖励函数的设计。状态空间的设计状态空间设计的两个极端是端到端和极致的特征工程。端到端的设计由于状态空间中包含许多冗余的信息，导致网络（在DRL中）不能很好地学习状态与奖励之间的关系；而极致的特征工程往往会造成 reality gap。好的状态空间设计能够保证智能体学习时环境的稳定性（状态分布以及状态的转移概率）

基于物理的运动控制DeepMimic

这是我使用electron-builder对angular项目进行打包时所遇到的一些问题，希望对各位被坑的人有些许帮助Not allowed to load local的意思是打包之后无法找到正确路径，可以参考以下方法参考解决安装electron-builderyarn add electron-builder --save-dev 或者npm add electron-builde...

实现随机游走实现TD(0)算法和α\alphaαMC算法并进行比较import warningsfrom IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellwarnings.filterwarnings("ignore")InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"import matplot

参考链接：mujoco环境变量报错：Missing path to your environment variable._BBJG_001的博客-CSDN博客_mujoco 环境变量Ubuntu 安装mujoco_李峻枫的博客-CSDN博客_ubuntu安装mujoco如何在 Ubuntu 18.04 LTS 系统中安装多版本 GCC 编译器 - 系统极客修改默认的gcc版本 sudo updat

加州房价预测# 同时支持python2和python3from __future__ import division,print_function,unicode_literals# 常用库import numpy as npimport os# 使这个notebook的输出一直是不变的np.random.seed(42)# 用于画图的库import matplotlib as mplimport

实现随机游走实现TD(0)算法和α\alphaαMC算法并进行比较import warningsfrom IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellwarnings.filterwarnings("ignore")InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"import matplot