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gym-electric-motor

电机仿真与控制的Python开源工具箱

Gym Electric Motor (GEM) 是一个用于电机仿真与控制的Python开源工具箱,支持传统控制和强化学习实验。它能构建典型的传动系统,进行闭环仿真并提供各种决策算法接口。适用于工业和学术领域的工程师,涵盖从线性反馈控制到深度确定性策略梯度等多种应用。通过简单的安装步骤和丰富的示例文档,用户可以快速开始使用并进行深入研究。

Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库 支持多样化任务和语言指令
BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境
Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API,具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境,提供多种目标导向和分层任务,如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能,有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度,便于实施课程学习和难度优化。
GRID-playground - 通用机器人智能开发平台
AirGenGRIDGithub大语言模型开源项目机器人智能模拟
GRID 是由 Scaled Foundations 构建的平台,旨在通过基础模型和模拟来实现机器人智能的快速原型开发。其核心为 Foundation Mosaic,融合了感知、状态估计、安全和控制的多种基础模型。大语言模型的编排和推理层支持自然交互和复杂机器人任务的解决。GRID 使用 AirGen,一个先进的空中机器人模拟器,用于数据生成和评估。模块化设计使深度机器学习组件和现有基础模型在多种机器人问题中得到应用。
gsf - 开源电力系统开发框架,提升电网效率与安全
.NETGSFGithubGrid Solutions Framework开源开源项目电力行业
GSF是电力行业广泛使用的开源.NET代码库,提供丰富类库和工具,扩展.NET Framework功能。涵盖通信、安全、服务进程和时间序列等模块,支持多种电力协议解析。目前正迁移至.NET Core,成为Gemstone Libraries一部分,为电力系统开发提供技术支持。
gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战
AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子
该项目实现了经典视频游戏推箱子,旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的,有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置,不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置,适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装,并提供多种游戏变体,如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。
gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境
GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习
Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
electra-small-generator - 电教工具ELECTRA:文本编码新方法
ELECTRAGithubHuggingfacetransformer开源项目模型神经网络语言表示预训练
ELECTRA是一种自监督语言表示学习方法,用于优化Transformer网络的预训练。该模型在小规模下可用单GPU运行,并在大规模数据集如SQuAD 2.0上实现了优异表现。ELECTRA的训练方式借鉴了GAN中的判别器,通过区分真实与虚假输入令牌来学习。项目库提供了ELECTRA的预训练及下游任务精调代码,适用于分类、问答和序列标注等任务。
gymnax - JAX驱动的高效强化学习环境集合
GithubJAXgymnax加速计算开源项目强化学习环境仿真
gymnax是基于JAX构建的强化学习环境库,充分利用JAX的即时编译和向量化功能,显著提升了传统gym API的性能。该库涵盖经典控制、bsuite和MinAtar等多种环境,支持精确控制环境参数。通过在加速器上并行处理环境和策略,gymnax实现了高效的强化学习实验,尤其适合大规模并行和元强化学习研究。
GIBBON - MATLAB生物工程建模与有限元分析开源工具箱
GIBBONGithubMATLAB工具箱图像处理开源项目有限元分析生物工程
GIBBON是开源MATLAB工具箱,集成图像处理、几何建模和有限元分析功能。支持高级分割、CAD设计、网格生成和晶格结构设计。与TetGen和FEBio等开源软件兼容,为生物工程提供灵活建模环境。适用于复杂几何、多物理场仿真和逆向工程,支持反向有限元分析。
george - Python高斯过程回归库
GeorgeGithubPython库开源项目数据分析机器学习高斯过程回归
George是一个开源的Python库,专注于高斯过程回归。该库提供高效实现,支持多种操作系统,采用MIT许可证。George在GitHub上维护,具有完善的文档和测试流程,包括持续集成和代码覆盖率检查。这个工具适用于需要处理复杂回归问题的数据分析工作。
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