环境：ubuntu20.04, ROS版本：noetic, 1.5.8参考ROS answers: https://answers.ros.org/question/302967/importerror-no-module-named-rospkg/上面的大意是：ubuntu系统中安装过anaconda，并把bin/文件下的可执行文件放到了环境变量(PATH)下，当运行ros下的python程序时

Hugging Face是一个专注于自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）的开源平台，成立于2016年。最初，它是一个聊天机器人初创公司，但后来转型为一个开放技术平台，成为机器学习社区的重要中心选择LeRobot：若需快速启动AI驱动的机器人项目，强调预训练模型和社区协作，适用于学术研究或教育场景。选择ROS：若需深度控制工业设备或开发底层算法，且具备较强工程能力。选择Isaac Sim：若企业

本文分别采用python代码实现二分法，固定点法，牛顿法，割线法来求某方程的零点。这几种方法是数值优化中求方程零点的非常常用的方法。

链接2021年10月18日DeepMind收购并开源了MuJoCo软件（之前都是收费的，最早由Roboti LLC开发），MuJoCo：Multi-Joint dynamics with Contact一、Overview1.1 介绍MuJoCo是一个带有C API的C/C库，面向研究人员和开发人员。运行时模拟模块被调优为最大限度地提高性能，并对由内置XML解析器和编译器预先分配的低级数据结构进行

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推荐了九本强化学习领域最新的比较权威的书籍，从初学者到进阶都可以使用。

一、Reinforcement Learning Toolbox介绍强化学习工具箱使用强化学习算法（包括DQN，A2C和DDPG）为训练策略（policy）提供函数和模块。您可以使用这些策略为复杂的系统（例如，机器人和自治系统）搭建控制器和开发决策算法。您可以使用深度神经网络，多项式或查找表来实施策略。该工具箱使您能够通过与MATLAB或Simulink模型所代表的环境进行交互来训练策略。您可以评

大家刚入门学习强化学习的过程中，应该会接触到MATLAB的Reinforcement Learning工具箱。目前做强化学习的主要是用python语言，已经基于python语言的开发环境来做。但是作为RL入门，MATLAB的RL工具箱也是一个很好的选择。国内很多MATLAB是使用的破解版，目前破解版的MATLAB中的许可证文件似乎对于RL工具箱不支持，测试以下代码：env = rlPredefin

在网格世界（Grid World）环境中训练强化学习Agent（代理人）此示例显示了如何通过训练Q-learning和SARSA代理人来使用强化学习来解决网格世界环境。 有关这些代理的更多信息，请分别参阅Q-Learning代理和SARSA代理。此网格世界环境具有以下配置和规则：一个由边界界定的5 x 5网格世界，有4种可能的动作（北= 1，南= 2，东= 3，西= 4）。代理从单元格[2,1]（

一.使用工具软件版本：photoshop2020电脑：任意一款内存8g及以上电脑。（处理的过程中比较消耗内存空间）二.方法流程1. 打开一张你要处理的图片。2. 窗口-动作，调出以下窗口。图中按钮按下，创建新的动作。（可以看到软件已经自带了一些批处理命令）红色圆点标识亮起，开始对所有的操作做记录。（类似于录屏）3. 操作图片。（图片要改为RGB格式，否则图片不可裁剪操作，具体在图像-模式中可以看到