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强化学习理论及Python实现的教程和代码

Reinforcement Learning TensorFlow PyTorch 算法理论 Github 开源项目

本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。

文档

LLMs-from-scratch - 简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程

Build a Large Language ModelGPTGithubLLM开源项目微调预训练

本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例，适合教育用途的小型模型开发，并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。

rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包

GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法

RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包，支持多种卡牌环境，并易于接入不同的强化学习和搜索算法，致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab（Rice及德克萨斯A&M大学）与全球开发者共同维护。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架

AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法

AgileRL是一个创新的深度强化学习库，专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念，该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术，自动找到最优超参数，减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法，包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机，并具备分布式训练能力。相比传统方法，AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。

Generative_Deep_Learning_2nd_Edition - 生成深度学习的核心技术，包括变分自编码器、生成对抗网络和变压器模型的教程

DockerGenerative Deep LearningGithubTensorboard开源项目深度学习生成对抗网络

探索生成深度学习的核心技术，包括变分自编码器、生成对抗网络和变压器模型。提供详细的Docker和Kaggle教程，帮助用户轻松学习和训练模型。本书涵盖从基础理论到高级应用的完整知识体系，适用于音乐生成、世界模型等领域的实践。

learn-modern-python - 现代Python教程，AI代理与GPT开发入门

AI开发GithubPython开源项目数据分析类型提示设计模式

learn-modern-python项目提供全面的现代Python课程，专注于自定义GPT和AI代理开发。课程内容包括类型提示、编程最佳实践和数据分析，配套视频教程、教科书和实践项目。适合专业开发者提升Python技能，为AI和机器学习领域深入学习做准备。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

eat_pytorch_in_20_days - 20天掌握Pytorch的核心技能

GithubKerasPytorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习

本书帮助读者在20天内系统性地掌握Pytorch，从基础到进阶，涵盖核心概念与实际应用。内容基于Pytorch官方文档，优化了结构和范例，提升了用户友好度。适合有一定基础的学习者，提供每日学习计划和实用代码，并附有资源获取方式。欢迎对Pytorch感兴趣的读者前来学习和讨论，获取全面的深度学习指南。

deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据

本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库

GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境，涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容，为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料，促进该领域的持续发展和创新。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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