panda-gym

机器人学习环境集，基于PyBullet和gymnasium

panda-gym 机器人环境 PyBullet gymnasium 强化学习 Github 开源项目

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。

文档

mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎支持机器人与生物力学研究

GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎

MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL

GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习

MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库，集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法，便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境，涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境，为研究提供多样化选择。

Miniworld - 轻量级3D室内环境模拟器强化学习与机器人研究利器

3D环境模拟GithubMiniworldPython开源项目强化学习

Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器，为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景，支持高性能多进程运行，资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础，但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成，适合各类研究需求。

stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具

GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档

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。

lab2d - 高效灵活的2D网格环境创建工具，专为机器学习研究设计

DeepMind Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界

DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界，兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互，提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台，可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。

Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例

DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目

本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现，包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护，适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码，文档中还提供了相关论文和代码链接，便于深入学习研究。

tinyzero - 简易强化学习框架快速训练类AlphaZero智能体

AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索

tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。

panda - 现代Web开发的通用样式解决方案

CSS-in-JSGithubPanda开源项目构建时间样式解决方案类型安全

Panda是一个为现代Web开发设计的通用样式解决方案。它在构建时生成CSS，提供类型安全和可扩展的CSS-in-JS功能。Panda兼容多种JavaScript框架，支持高级设计令牌，并通过代码生成实现类型检查和自动补全。开发者可以使用简洁的API编写样式对象或属性，Panda会在构建时提取并输出包含级联层和CSS变量等现代特性的样式。

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