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android_env

基于Android的强化学习平台

AndroidEnv强化学习Android系统触摸屏界面环境模拟Github开源项目

AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务，涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互，库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景，如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务，为强化学习研究提供了丰富的实验环境。

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介绍相关项目
android-developer-roadmap - Android开发者学习路径图与生态系统概览
Android SDKAndroid开发Github学习路线图开发者指南开源项目移动应用开发
Android Developer Roadmap项目提供了一份全面的Android开发学习路径图，涵盖Android平台、SDK和常用库的核心概念。项目支持多种语言，并配有详细的文章系列解析路径图各部分内容。开发者可根据需求选择性学习，无需掌握全部内容。项目还包含一个演示应用，方便直观浏览路径图。作为开源项目，欢迎社区贡献，持续完善和更新内容。
appium-docker-android - Docker容器中部署Appium Android测试环境的解决方案
AndroidAppiumDockerGithub容器化开源项目自动化测试
该项目为在Docker容器中设置Appium的Android自动化测试环境提供了简便方案。支持真机和模拟器测试，可连接多个设备，并与Selenium Grid集成。预配置的Docker镜像简化了环境搭建，减少了手动设置的错误。项目提供详细使用说明和多种配置选项，适用于不同测试场景。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
PettingZoo - Python多智能体强化学习库
APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟
PettingZoo是一个Python库，专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型，提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族，支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景，并通过严格的版本控制确保实验可重现性。
rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现
GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习
rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。
openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。
panda-gym - 机器人学习环境集，基于PyBullet和gymnasium
GithubPyBulletgymnasiumpanda-gym开源项目强化学习机器人环境
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集，提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染，并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便，适用于机器人学习研究。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
Anki-Android - 移动端间隔重复记忆应用 助力高效学习
AnkiDroidGithub开源软件开源项目移动学习记忆卡片间隔重复
AnkiDroid是一款移动端间隔重复记忆应用。该应用提供夜间模式、白板、进度小部件等功能，支持文本、图片、声音和MathJax等内容格式。AnkiDroid可同步AnkiWeb、从其他应用导入卡片，并内置6000多个预制卡组。应用采用SuperMemo 2算法，适用于语言学习、考试备考和专业知识掌握等场景。AnkiDroid支持多语言，并提供详细统计和文本转语音等附加功能。
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