GYM
  • 2024-11-21nvidia公司的机器人仿真环境的历史发展介绍(Isaac-Gym、Isaac-Sim)
    相关:NVIDIA机器人仿真项目——IsaacGym-PreviewRelease本文说下NVIDIA公司的机器人仿真项目的一些历史发展。NVIDIA公司的产品最初只有显卡,但是卖着卖着发现有很多人用CPU搞图形化设计,比如OpenGL,于是老黄大受启发,从此NVIDIA的显卡开发计算接口支持图形化计算,慢慢的NVIDI
  • 2024-11-19Humanoid Gym初学之 -- rewards的scales的发现
    题记最近在敲导入DISNEY的论文的复现,学到了一个比较有意思的事情,不知道大家有没有遇到的发现我原来一直搞不懂这些scales到底代表着什么意思直到我注释掉了奖励函数,并且报了这个错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line55,in<module>train(
  • 2024-11-19最后的任务
    这是NOIP前的最后一个学习计划了。且行且珍惜吧。接下来的任务11.19补两场ARCB。ARC187B。ARC183B。补CF3G。补计数题。回顾之前的比赛记录。11.20模拟:NOIP2022。11.21补题:NOIP2022。回顾ImportantTricks。补题:ZRNOIPDay11。11.22
  • 2024-11-16gym游戏_单腿翻滚的reward简略函数的设置
    相关:https://openai.com/index/learning-from-human-preferences/google的researcher人为设定了一个rewardfunction,具体形式如下:defreward_fn(a,ob):backroll=-ob[7]height=ob[0]vel_act=a[0]*ob[8]+a[1]*ob[9]+a[2]*ob[10]backslide
  • 2024-11-11RL 基础 | 如何使用 OpenAI Gym 接口,搭建自定义 RL 环境(详细版)
    参考:官方链接:Gymdocumentation|Makeyourowncustomenvironment腾讯云|OpenAIGym中级教程——环境定制与创建知乎|如何在Gym中注册自定义环境?g,写完了才发现自己曾经写过一篇:RL基础|如何搭建自定义gym环境(这篇博客适用于gym的接口,gymnasium接口也差不
  • 2024-11-09将URDF模型文件导入Issac_Gym系列【1】
    1在solidworks中导出URDF文件1这里按照古月居老师的要求进行基本的配置https://www.bilibili.com/video/BV1Tx411o7rH/?vd_source=fcddcf87e97b17fd530dc88db643aab3关于catkin_ws这种ROS的工作环境的配置,具体可以参考我的这篇博客https://www.cnblogs.com/myleaf/p/1846629
  • 2024-10-18Rex-Gym: 开源四足机器人的OpenAI Gym环境
    rex-gymRex-Gym:开启四足机器人强化学习的新篇章在人工智能和机器人技术快速发展的今天,四足机器人因其灵活性和适应性而备受关注。Rex-Gym项目应运而生,为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,用于探索和优化四足机器人的行为控制。本文将深入介绍Rex-Gym的核心特性、应用场
  • 2024-10-16强化学习环境gym/gymnasium下的atari环境的v0、v4、v5的说明
    声明:本文是最新版gym-0.26.2下Atari环境的安装以及环境版本v0,v4,v5的说明的部分更新和汇总,可以看作是更新和延续版本。由于gym已经由openai公司独立出来,虽然开发团队和投资方都没有变,但是相关的网站和版本已经由变化了,名字也从gym变成gymnasium,因此我们在讨论gym的时候默认都是
  • 2024-10-16强化学习:gym下atari游戏环境的官方文档地址
    2024年10月16日共建议查看两个历史上的官方地址:https://ale.farama.org/https://www.gymlibrary.dev/最新官方地址:https://ale.farama.org/历史版本的官方地址,适合查看更全面的相关信息:地址:https://www.gymlibrary.dev/
  • 2024-10-16大部分的强化学习环境都是确定性的,那么如何解决训练过程中环境的确定性与实际问题要求的随机性之间的差距呢?
    提出一个问题:大部分的强化学习环境都是确定性的,那么如何解决训练过程中环境的确定性与实际问题要求的随机性之间的差距呢众所周知的问题,现在的强化学习环境几乎都是确定性的,比如:atari这样的游戏环境,都是确定性的,如果你确定初始状态和动作序列,那么你所获得的最终环境状态一定是
  • 2024-10-12Issac_GYM对Go2机器人的仿真心得
    override覆盖torques扭矩1args()参数信息等cd/home/yyds/桌面/Gym2/legged_robot_competition-master/legged_gym/legged_gym/utils/helpers.py这里对train等参数的调用情况进行了说明比如:pythonplay.py--task=go2--num_envs=64--checkpoint=50--load_run=/ho
  • 2024-10-12TypeError: add_triangle_mesh(): incompatible function arguments. The following argument types are su
    12024.10.1214:52Traceback(mostrecentcalllast):File"terrain_creation.py",line119,in<module>gym.add_triangle_mesh(sim,vertices.flatten(),triangles.flatten(),tm_params)TypeError:add_triangle_mesh():incompatiblefunct
  • 2024-10-11Issac_GYM重要过程记录
    1下载相关文件进入github中下载相关的文件https://github.com/leggedrobotics/legged_gym2加载自己绘制的URTL文件这个链接用来下载宇树的Go2模型机器人https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_gym/tree/main下载好了urdf文件,将其中resources/robots/go2文件复制
  • 2024-10-07Gym 100543G Virus synthesis 题解
    Solution首先只考虑回文串的答案;我们重点考虑的是偶回文串结论:对于偶回文串\(u\),从其最长的长度小于等于他的一半的回文后缀,或其父亲转移过来,一定是最优的证明:设\(u\)的一个回文子串为\(v\)(不是父亲),你要让\(v\tou\)的转移最优首先\(v\)不能跨过\(u\)的中点,因为此
  • 2024-09-26Too many / Not enough values in OpenAI Gym Mario Model for Reinforcement Learning
    题意:在OpenAI Gym的马里奥兄弟(Mario)模型中,对于强化学习来说,存在“值太多”或“值不够”的问题问题背景:ReinforcementlearningusingOpenAIGymhastheabilitytomakeareinforcementmodelforplayingSuperMarioBros.ItrieddoingthisfollowingNicholasRe
  • 2024-09-19GYM 105322 B
    题目描述有一个\(N\)个数的序列\(A\),两个人将轮流进行以下操作之一:删除序列中其中一个最小值。在所有数\(>0\)的情况下,你可以令所有元素减一。求最终哪一方会赢。思路假设现在只有两个数,那么只要有一方删掉了较小值,那么另一方就赢了,所以两方一定会不断减一知道实在不
  • 2024-09-17GYM 105262 L
    题目描述我们定义\(F_0=a,F_i=F_{i-1}+b+F_{i-1}(i\ge1)\),这里加法是指将字符串拼接。给定一个字符串\(S=F_{A_1}+F_{A_2}+\dots+F_{A_N}\),接着我们将对\(S\)进行一系列变换知道无法进行变换为止:选择一个\(1\lei<|S|且S_i=S_{i+1}\),删除\(S_{i+1}\),并将\(S_i\)替
  • 2024-09-17GYM 105125 C
    题目描述给定\(NM\)个数\(A_1,A_2,\dots,A_{NM}\),你要将这些数分成\(N\)个数组,每个数组\(M\)个数。接着你要将这些数组按字典序排序。对于排序后每个数组求出可能的字典序最小情况。思路我们从字典序的比较上来考虑,并把\(A\)排序。首先考虑当前数组\(i\)的第一位
  • 2024-09-14GYM 103389 C
    题目描述有\(N\)个景点,第\(i\)个属于公司\(c_i\)。当你第一次路过一个属于公司\(i\)的景点时,你会获得\(w_i\)元。在景点之间有\(m\)条单向道路连接\(u,v(u<v)\)。一开始你在景点\(1\)。求到所有景点\(1\lei\leN\)时最多能获得多少元。思路由于公司数量很少,所
  • 2024-09-11GYM 104114 F
    题目描述有\(N\)个参赛选手,将进行\(N-1\)场比赛,第\(i,j\)个选手进行比赛有\(P_{i,j}\)的激烈程度。每当选手\(i\)打败选手\(j\)时,\(P_{i,x}\leftarrow\max(P_{i,x},P_{j.x})\)。在这些比赛中,编号小的选手总是打败编号大的选手。求最终\(N-1\)场比赛的激烈程度之和
  • 2024-09-09CCPC 中国大学生程序设计竞赛 信息全收集
    前言本页面为子页面,更多信息请参阅主页面,GitHub仓库。最后更新:2024.09.092020-2024疫情及疫情后2024.9-2025赛季10th简称官方名称举办时间承办评价补题链接网络预选赛The2024CCPCOnlineContest2024-09-08在线-PTA知乎GYM哈尔滨2024-10-20东
  • 2024-09-09OpenAI Gym ProcGen - Getting Action Meanings
    题意:OpenAIGymProcGen-获取动作含义问题背景:IntheOpenAIProcGengym,Iamnotgettingaway togetthemeaningsoftheactionvalues,Icanseethatthereare15actionsforthecoinrunenvironmentusing env.action_space.n.IhavetriedboththeG
  • 2024-09-08GYM 105264 E
    题目描述给定一个\(N\)个点的树,你要从中选出一个大小为\(k\)的子树出来,求这个子树的最小直径。思路由于此题允许\(O(N^2)\)的时间复杂度,所以考虑枚举子树的中心。接着以该中心为根向下搜出深度为\(i\)的结点数\(cnt_i\),接着枚举直径长度除\(2\)。由于这里直径可能长
  • 2024-09-08GYM 105264 C
    题目描述给定一个长度为\(N\)的数组\(A\),每次你可以令\(A_i\leftarrowA_i+1\)或\(A_i-1\)。求进行至多\(k\)次操作后\(A\)中最少不同元素数量。思路首先对\(A\)进行排序。令\(dp_{i,j}\)表示考虑前\(i\)个数,有\(j\)个不同的值时最多还能剩余几次操作。很
  • 2024-09-05计算机毕业设计推荐-基于python的健身房管理系统【python-爬虫-大数据定制】
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