https://github.com/HugoCMU/pySACQ https://zhuanlan.zhihu.com/p/34222231 PySACX This repo contains a Pytorch implementation of the SAC-X RL Algorithm [1]. It uses the Lunar Lander v2 environment from OpenAI gym. The SAC-X algorithm enables learning of comp
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用
【导读】从视觉观察中学习是强化学习（RL）中的一个基本但具有挑战性的问题。尽管算法与卷积神经网络相结合已被证明是成功的秘诀，但当前的方法仍在两个方面缺乏：
在上文指出：“基于policy optimization的强化学习算法的数学基础都是policy gradient 定理（PGT），比如PG, A2C, A3C, TRPO, PPO, IMPALA等等。现在我们有了soft policy gradient 定理，对应地可以演化出一系列新算法，比如SPG, SA2C, SA3C, STRPO, SPPO, SIMPALA等等。”
腾讯、阿里、百度产业巨头布局、基金资本涌现、连续创业者陆续入场，2018年的区块链行业可谓是百花齐放。在资本的助力下，银行、审计、游戏、供应链、医疗等各领域的先行者纷纷角力区块链，谁也不想错失分取蛋糕的机会。 📷 然而，区块链作为一种新兴技术，自身处在快速地迭代发展中，项目的落地面临着技术、人才和认知层面的诸多挑战。例如，一个区块链项目从需求分析、产品设计、编码，到测试的过程中，开发者需要掌握架构层面的技术细节，还要掌握底层链的编码，熟知性能瓶颈，并能够灵活处理去中心化和性能的关系。其过程存在许多不可预
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先，介绍了多视图几何的相关概念和常用算法，包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着，介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码，以及该库在点云处理中的应用。最后，分享了关于深度学习的一些学习资料，包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享，能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
删除表空间语句：`DROP TABLESPACE SAC INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;` 根据MOS文档： How To Resolve ORA-29857 During a Drop Tablespace although No Domain Index exists in This Tablespace (文档 ID 1610456.1) 对于ORA-29857这个错误，文档说的很清楚：
Virtual Friends Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5491 Accepted Submission(s): 1519 Problem Description These days, you can do all sorts of things online. For example, you can use
Just a Hook Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 17124 Accepted Submission(s): 8547 Problem Description In the game of DotA, Pudge’s meat hook is actually the most horrible thing for
A Corrupt Mayor's Performance Art Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 100000/100000 K (Java/Others) Total Submission(s): 33 Accepted Submission(s): 11 Problem Description Corrupt governors always find ways to get dirty money.
红枣炖鸡汤，此汤可补脾益气补血。食材：三黄鸡1只，红枣数个，葱末少许，盐。方法：1. 鸡冼净切大块，放进开水里过开水去浮末，2. 加入红枣……哎，我是不是走错了公众号？
此次研究的本质在于回答一个问题—使用图像作为观测值（pixel-based）的 RL 是否能够和以坐标状态作为观测值的 RL 一样有效？传统意义上，大家普遍认为以图像为观测值的 RL 数据效率较低，通常需要一亿个交互的 step 来解决 Atari 游戏那样的基准测试任务。
本文介绍利用requests和pandas将API接口返回的数据分别导入Oracle和MySQL数据库以便使用。
是否你也有这样的感觉，成熟 ML 工具的源码很难懂，各种继承与处理关系需要花很多时间一点点理清。在清华大学开源的「天授」项目中，它以极简的代码实现了很多极速的强化学习算法。重点是，天授框架的源码很容易懂，不会有太复杂的逻辑关系。
设置读取配置文件的方法 AutoFacConfig.cs： 需要安装引用 Autofac3.5.2 Autofac.Configuration3.3.0 =>ConfigurationSettingsReader Autofac.Owin4.0.0 Autofac.WebApi24.1.0 Autofac.WebApi2.Owin4.0.0 代码
https://mp.weixin.qq.com/s/KoFuCePBNPCXGWKpAy_wjw
由于业务需求，在Google Cloud Platform （GCP）上面开了一台Windows的Computer Engine。跑了一段时间之后，远程桌面无法链接了，但是http等其他服务还是可以正常访问。
a、搜狗也发布了自己的人工智能 api，包括身份证ocr、名片ocr、文本翻译等API，初试感觉准确率一般般。
Boring count Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 228 Accepted Submission(s): 90 Problem Description You are given a string S consisting of lowercase letters, and your task is coun
AI 研习社按：对于智能体来说，从零开始，通过最少的知识学习复杂的控制问题是一个众所周知的挑战。日前，DeepMind 提出全新强化学习算法「调度辅助控制」（Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)），教智能体从零开始学会控制，他们试图通过这种学习范式来克服智能体的控制问题。 AI 研习社将原文编译整理如下： 不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓
AI 科技评论按：不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓住并举起它，打开盒子，把物体放进去。而更复杂的是，执行这些技能时，必须按照正确的顺序。 对于一些控制类的任务，比如整理桌面或堆叠物体，智能体需要在协调它的模拟手臂和手指的九个关节时，做到三个 W，即如何（how），何时（when）以及在哪里（where），以便正确地移动，最终完成任务。 在任何给定的时间内，需要明确各种可能
---- 新智元报道 来源：DeepMind 编译：Marvin 【新智元导读】DeepMind今天发表博客文章，提出一种称为SAC-X（计划辅助控制）的新学习范式，旨在解决让AI以最少的先验知识，从头开始学习复杂控制问题的挑战。这在真实环境中成功让机械臂从头开始学习拾放物体。研究者认为，SAC-X是一种通用的强化学习方法，未来可以应用于机器人以外的更广泛领域。 让孩子（甚至成年人）在使用物品之后自己收拾可能是颇有挑战性的事情，但我们面临一个更大的挑战：试图让我们的AI也这样做。成功与否取决于
【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02334v1.pdf
Arbitrage Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 15640 Accepted: 6563 Description Arbitrage is the use of discrepancies in currency exchange rates to transform one unit of a currency into more than one unit of the same cur
Portal Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 931 Accepted Submission(s): 466 Problem Description ZLGG found a magic theory that the bigger banana the bigger banana peel .This importan
让孩子们（成人也一样）收拾、整理自己的东西不是件容易的事，但如果让智能机器来做同样的事，则更具挑战性。我们通过让智能机器掌握一系列的视觉运动（Visuo-motor）技能成功的解决了这个问题。这些基本的技能包括：靠近物体、抓住并抬起物体、打开箱子并将物体放入其中，当然这些技能要按正确的顺序应用，才能应对复杂的问题。
Pseudoforest Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1844 Accepted Submission(s): 704 Problem Description In graph theory, a pseudoforest is an undirected graph in which every connecte
本文通过 Spring Boot + MyBatis 实现一个用户管理的例子，来带大家入门 MyBatis。本教程适合小白入手，文中如有差错还请各位不吝赐教，大家一起学习，共同进步。
Qin Shi Huang's National Road System Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3843 Accepted Submission(s): 1336 Problem Description During the Warring States Period of ancient China(476
今天为大家介绍的是来自Sung Ju Hwang团队的一篇论文。基于片段的药物发现是一种在广阔的化学空间中发现药物候选物的有效策略，并已广泛应用于分子生成模型。然而，许多现有的片段提取方法在这些模型中没有考虑目标化学性质或者依赖于启发式规则，现有的基于片段的生成模型也无法在生成过程中使用新发现的目标导向片段更新片段词汇表。为此，作者提出了一种用于药物发现的分子生成框架，称为目标导向片段提取、组装和修改（GEAM）。GEAM由三个模块组成，每个模块分别负责目标导向片段提取、片段组装和片段修改。片段提取模块利用信息瓶颈原理识别对所需目标性质有贡献的重要片段，从而构建一个有效的目标导向片段词汇表。此外，GEAM能够通过片段修改模块探索初始词汇表以外的片段，并通过动态目标导向词汇表更新进一步增强探索能力。作者通过各种药物发现任务的实验表明，GEAM能够通过三个模块的生成循环有效地发现药物候选物。作者的代码可以在https://github.com/SeulLee05/GEAM获取。
Constructing Roads In JGShining's Kingdom Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 16047 Accepted Submission(s): 4580 Problem Description JGShining's kingdom consists of 2n(n is no more
Expressions Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 253 Accepted Submission(s): 121 Problem Description Arithmetic expressions are usually written with the operators in between the two
computeSurfaceNormals() has finished in 0 s
近期，谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic（SAC）。这是一种稳定、高效的深度强化学习算法，它高度符合机器人实验的需求，也就非常适合真实世界中的机器人技能学习。重点是，SAC 的学习效率足够高，可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题，而且同一套超参数可以在多种不同的环境中工作。
The more, The Better Time Limit: 6000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5516 Accepted Submission(s): 3280 Problem Description ACboy很喜欢玩一种战略游戏，在一个地图上，有N座城堡，每座城堡都有一定的宝物，在每次游戏中ACboy允许攻克M个城堡并获得里面的宝物。但
Eddy's picture Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 6821 Accepted Submission(s): 3444 Problem Description Eddy begins to like painting pictures recently ,he is sure of himself to bec
标签云是现在大数据里面最喜欢使用的一种展现方式，其中在python3下也能实现标签云的效果，贴图如下：
spinningup给新手提供了几个重要算法的实现，具有很好的参考价值。除了SAC外，其他on policy算法都使用MPI进行并行化，唯独SAC没有并行实现。所以，我们使用Ray来完成SAC的并行实现。
原先设计的取Ｏ1...Ｏ49 和Ｏ2.....Ｏ50的方式有一个问题，永远sample不到done = true的情况。 所以我让env在done了之后还能继续运行一步，我收集收据时候，done了就设置一个stop标记，下一次根据stop标记作为停止，而不是done的那一步停止。总之：若done的一步是O99,episode会收集到Ｏ100．总而言之，就是要收集到done之后的下一个为止。
别小看这个笨拙地抓起、移动着物体的机器人，它可是DeepMind的最新研究成果。 有什么特别之处呢？这个机械臂可是在现实世界中直接训练的，没有搞现在模拟器里训练一个智能体，再迁移出来那一套。 这项研究
Bob is a strategy game programming specialist. In his new city building game the gaming environment is as follows: a city is built up by areas, in which there are streets, trees, factories and buildings. There is still some space in the area that is unoccu
作者：Martin Riedmiller 、 Roland Hafner 、 Thomas Lampe等
最近出了真的很多很多论文，各种SOTA。比如今天po的多目标跟踪方向的论文，明天应该会po一篇人群密度估计或者目标检测方向的SOTA论文。最新的论文，Amusi就不详细解读了（可能自己也不会）。
本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。
作者：Xiyu Zhang Jiaqi Yang* Shikun Zhang Yanning Zhang
深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个包含了 17 种深度强化学习算法实现的 PyTorch 代码库。
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