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Google DeepMind四足机器人开源项目

Barkour是Google DeepMind开发的灵活四足机器人系列。该开源项目提供完整设计资源,包括CAD模型、电路设计、组装指南、固件和底层代码。项目还包含仿真环境和机械设计文件,有助于研究人员复制或改进这一先进平台。Barkour机器人具备多样化运动能力,适用于广泛的研究领域。提供固定头部和带可动头部(抓取器)两个版本,包括MuJoCo仿真模型、电子设计文件和定制电机驱动器。详细组装指南和支持EtherCAT通信的嵌入式软件也已开源。Barkour展示了跳跃、平衡和物体操作等高级运动能力。

deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架
GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互
ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型(如GPT-4和ChatGPT)的ROS框架,用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成,只需简单API配置,十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合,快速创建互动与控制体验。支持ROS系统,并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口,以提升机器人导航与环境感知能力。
start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程
AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习
2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景,通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践,也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践,是达成专业精通的必经之路。
botasaurus - 全能Web爬虫框架助力高效开发
BotasaurusGithubPython开源项目框架网络爬虫自动化
Botasaurus是一款功能全面的Web爬虫框架,可帮助开发者用更少的时间和代码构建高效爬虫。它提供人性化的浏览器驱动、易于并行化的API、缓存和数据清理等功能,能有效绕过反爬虫机制。该框架还支持快速创建带UI的爬虫,大幅简化了开发流程,是构建高效Web爬虫的理想工具。
AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台
AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集
AgentGym是一个框架,通过多种交互环境和统一任务格式,协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作,包含14种环境,如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval,并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示,进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。
habitat-lab - 模块化库,支持多任务AI训练与人机交互
GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器
Habitat-Lab是一个模块化库,专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估,以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器,Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具,是体态AI研究的关键平台。
x-crawl - 基于Node.js的灵活AI辅助爬虫库
AI爬虫GithubNode.jsOpenAIx-crawl开源项目网络技术
x-crawl是一个高效的Node.js AI爬虫库,支持动态和静态页面爬取。其AI技术增强了数据抓取的准确性和效率,适用于多种场景与代理配置。
cartpole - 强化学习算法DQN在OpenAI Cartpole环境中的应用
Adam优化器CartpoleDQNGithubOpenAI开源项目深度强化学习
该项目展示了如何在OpenAI的Cartpole任务中应用DQN(深度Q学习)算法解决问题。通过调整超参数如GAMMA、学习率和记忆大小,目标是防止附有未驱动关节的杆子在无摩擦轨道上的小车倒下,以保持杆子直立并获得高奖励。解决标准是连续100次试验中平均奖励达到195。
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