强化学习(reinforcementlearning)是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。它是一类算法，是让计算机实现从一开始什么都不懂，脑袋里没有一点想法,，通过不断地尝试，从错误中学习，最后找到规律，学会了达到目的的方法。这就是一个完整的强化学习过程。这里我们可以引用下方图做一个更直观形象的解释。
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2021-01-08 14:16:36
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在unity自己的界面里，不是unity hub的界面，点。文件夹里找，打开.unity文件。
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2024-10-28 16:59:23
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介绍： https://medium.com/nerd-for-tech/an-introduction-to-machine-learning-with-unity-ml-agents-af71938ca958 官方地址： https://github.com/Unity-Technologies
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2024-01-04 09:55:30
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一：介绍二：搭建环境——升级Python版本因为mac自带的是python2.7.X的版本，查看当前python版本：python -V——搭建Python环境安装Anconda：https://www.anaconda.com/products/individual
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2021-07-08 10:32:13
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一：介绍二：搭建环境——升级Python版本因为mac自带的是python2.7.X的版本，查看当前python版本：python -V——搭建Python环境安装Anconda：https://www.anaconda.com/products/individual
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2022-01-25 11:45:39
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本文首发于：行者AI Unity 是全球最受欢迎的游戏开发引擎之一，有大量的游戏开发者在使用Unity开发他们的游戏。在这个AI、大数据等流行词遍布各行各业的时代，Unity也没有被潮流抛下，推出了他们自己的基于深度强化学习来训练游戏AI的工具包Unity ML-agents。这个工具包功能丰富，十 ...
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2021-07-27 11:51:00
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洪流学堂，让你快人几步。你好，我是你的技术探路者郑洪智，你可以叫我大
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2023-04-12 15:27:09
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在《赛博朋克2077》的动态NPC系统到《Dota 2》OpenAI Five的突破性表现中，强化学习正在重塑游戏AI边界。本文将通过Unity ML-Agents框架，结合PPO算法与课程学习技术，构建具备多任务处理能力的智能体。我们将实现一个3D环境下的综合训练系统，涵盖环境搭建、算法调优、课程编排到评估工具开发的全流程。
【代码】Mac，pip3 install ./ml-agents，报错 Could not find cmake executable!
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2024-10-27 06:17:13
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跳一跳介绍最近微信上非常火的一个小游戏，相信大家都已经玩过了。玩法小人跳跃的距离和你按压屏幕的时长有关，按屏幕时间越长，跳的越远跳到盒子上可以加分，没跳到盒子上游戏结束连续跳到盒子中心可以成倍加分开发历程阅读此文章需要有一定的Unity3d基础和unity-ml-agents基础。 文中有任何纰漏欢迎指正。用Unity开发跳一跳先参照微信原版用Unity3d开发了简版的跳一跳。 源码工程 ht
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2023-04-13 09:33:40
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关联知识库：AGENTS Assemble项目 - AI协作规则 核心角色 你是Assemble知识库的AI助手，擅长内容创作、优化和管理。 智能决策机制 自动Prompt推荐 当用户提出需求时，你应该： 分析任务类型：创作？优化？验证？整理？ 推荐合适的Prompt：从专业Prompt库中选择1- ...
# 代理和Docker：简介和示例
在当今互联网时代，代理（agents）和容器化技术（Docker）成为了许多软件开发者和系统管理员的利器。代理是指一种可以代表用户或系统执行任务的程序或设备，而Docker则是一种轻量级的容器化技术，可以帮助开发者更方便地打包、部署和运行应用程序。结合使用代理和Docker可以为开发者提供更高效、更灵活的工作方式。
## 代理介绍
代理在软件开发中扮演着重
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2024-06-28 04:58:56
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本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents有一定的了解，详情请见：Unity强化学习之ML-Agents的使用、ML-Agents命令及配置大全。参考资料：ML-Agents（八）PushBlock、训练ML-Agents玩躲避球、ML-
Unity 机器学习 ML-Agents 基础Unity 官方示例下载ML-Agents 部分Python 下载AnacondaAnaconda 环境变量Anaconda 基础环境Anaconda 虚拟环境构建 ML-Agents安装 ML-Agents Python 包安装 ML-Agents 包ML-Agents 入门指南Unity Hub 部分虚拟环境 训练虚拟环境 训练运行：虚拟环境 开
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2024-09-25 18:43:37
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Building effective agents 建立有效的agents
What are agents? 什么是代理？
“Agent” 有多种定义。一些客户将Agent定义为完全自主的系统，能够在较长时间内独立运行，使用各种工具完成复杂任务。另一些客户则用该术语来描述遵循预定义工作流程的更具规范性的实现。在 Anthropic，我们将所有这些变体归类为Agent系统 ，但在workflows和
ML-Agents系列：利用ML-Agents进行强化学习一：开发环境利用ML-Agents进行强化学习二：UNITY实例工程简介利用ML-Agents进行强化学习三：训练模型利用ML-Agents进行强化学习四：观察训练进展1、ML-Agents 简介 Unity机器学习代理工具包(ML-Agents)是一个开源项目，它使游戏和模拟成为训练智能代理的环境。通过使用简单易用的Pytho
翻译：http://ossec-docs.readthedocs.io/en/latest/manual/agent/index.htmlAgents 在OSSEC中有两种类型的代理:可安装代理和无代理代理。安装代理安装在主机上，然后通过OSSEC加密消息协议向中央OSSEC服务器报告。无代理代理不需要在远程主机上安装。
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2021-04-21 21:17:54
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