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人工智能研究公司。OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司。公司核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。2015年，OpenAI由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得・蒂尔等硅谷科技大亨创立。OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALL・E系列、语音识别模型Whisper系列等。由于这些模型在各自领域都有相当惊艳的表现，引起了全世界广泛的关注。该公司技术发展成果2016年4月27日，OpenAI发布了他们的第一个项目―OpenAI Gym Beta，这是一个用来开发和比较不同强化学习算法的工具。这个工具起初是OpenAI研究人员用来加速他们强化学习研究的，这个工具也是OpenAI第一个开放的成果。2017年5月24日，OpenAI开源了一个重现强化学习算法的工具―OpenAI Baselines。强化学习由于过程十分复杂且影响因素众多，导致很多实验难以复现。因此，OpenAI开源了这个工具，目标是提供用于正确的强化学习算法实现的一些最佳实践。 GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台openaigym官网，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到openaigym官网了云上，Github已经成为openaigym官网了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。下面给大家介绍一些GitHub上25个开源项目：（1）TensorFlow Models如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。（GitHub： ）（2）KerasKeras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub： ）（3）FlaskFlask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架，基于Werkzeug? WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授权。（GitHub： ）（4）scikit-learnscikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。，并遵循 BSD 许可协议。（GitHub： ）（5）ZulipZulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界500强企业，大型组织以及其openaigym官网他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者，每月合并超过500次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。（GitHub： ）相关推荐：《Python入门教程》（6）DjangoDjango 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的 Web 应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用 Django，openaigym官网我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。（GitHub： ）（7）ReboundRebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 结果的命令行工具。 就用 rebound 命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。（GitHub： ）（8）Google Images Download这是一个命令行python程序，用于搜索Google Images上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。（GitHub： ）（9）YouTube-dlyoutube-dl 是基于 Python 的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）（10）System Design Primer此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。（GitHub： ）（11）Mask R-CNNMask R-CNN用于对象检测和分割。这是对Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。（GitHub： ）（12）Face RecognitionFace Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！（GitHub： ）（13）snallygaster用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。（GitHub： ）（14）AnsibleAnsible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布 - 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。（GitHub： ）（15）DetectronDetectron是Facebook AI 研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括Mask R-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。（16）asciinema终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。（GitHub： ）（17）HTTPieHTTPie 是一个开源的命令行的 HTTP 工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。（GitHub： ）（18）You-GetYou-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），支持国内外常用的视频网站。（GitHub： ）（19）SentrySentry从根本上讲是一项服务，可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建，它包含一个完整的API，用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。（GitHub: ）（20）TornadoTornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，，最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。（GitHub： ）（21）MagentaMagenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索，它允许艺术家和音乐家使用这些模型。（GitHub： ）（22）ZeroNetZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络，完全开源。（GitHub： ）（23）GymOpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让让你访问标准化的环境。（GitHub： ）（24）PandasPandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外，它还有更广泛的目标，即成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。（GitHub： ）（25）LuigiLuigi 是一个 Python 模块，可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建 Hadoop 支持。（GitHub： ） Gym是一个用于 测试和比较 强化学习算法openaigym官网的工具包openaigym官网，它不依赖强化学习算法结构，并且可以使用很多方法对它进行调用，像TensorFlow、Theano。 Gym库收集、解决了很多环境的测试过程中的问题，能够很好地使得你的强化学习算法得到很好的工作。并且含有游戏界面，能够帮助你去写更适用的算法。 测试gym环境 测试MuJoCo环境 xml文件的模板为 worldbody 是模型部分，一般有光照 light 、地面（一个极薄的平面）、机器人模型 body name="segway"/body 在body部分，并列的两个 geom 是固连的关系， geom 所属的关节 joint 应与其并列， Roboschool 是基于 OpenAI Gym 强化学习仿真包的物理仿真引擎。由于 MuJoCo 不开源且收费，所以 OpenAI 的大佬们将 Roboschool 作为 MuJoCo 的替代品。可以在一个场景当中训练多个 Agent 并且完成一挑战任务。 简介： 使用 vbox 安装 openai gym 工具时出现如下问题： pci id for fd 5: 80ee:beef, driver (null) libGL error: core dri or dri2 extension not found l...使用 vbox 安装 openai gym 工具时出现如下问题：pci id for fd 5: 80ee:beef, driver (null)libGL error: core dri or dri2 extension not foundlibGL error: failed to load driver: vboxvideo解决方法：重新安装 vbox 最新版本解决 v5.1.28 及其虚拟机插件 OpenAI Gym由两部分组成： gym的核心接口是Env，作为统一的环境接口 。Env包含下面几个核心函数： 参考： 多谢邀请。关于gym可参考我的知乎专栏帖子：强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。关注该专栏，可以学到很多强化学习的知识（理论知识和实践知识）。下面正式回答你的问题：搞深度强化学习，训练环境的搭建是必须的，因为训练环境是测试算法，训练参数的基本平台（当然，也可以用实际的样机进行训练，但时间和代价是相当大的）。现在大家用的最多的是openai的gym（ github.com/openai/gym ），或者universe(github.com/openai/unive),。这两个平台非常好，是通用的平台，而且与tensorflow和Theano无缝连接，虽然目前只支持python语言，但相信在不久的将来也会支持其他语言。下面我根据自己的理解，讲下关于gym的一些事情。Gym的原理是什么？它是新东西吗？在我看来，gym并不是完全的新东西，它不过是用python语言写的仿真器。对于仿真器大家肯定并不陌生。学控制的人都用过或听过matlab的simulink，学机械的人应该用过动力学仿真软件adams，gym在本质上和simulink，adams没什么区别。如果把Gym，simulink，adams等等这些仿真器去掉界面显示（如动画显示），剩下的本质不过是一组微分方程。所以Gym，simulink，adams等等一切仿真器的本质是微分方程。比如，运动学微分方程，动力学微分方程，控制方程等。Gym在构造环境时，主要的任务就是构建描述你模型的微分方程。我们举例说明：Gym中的CartPole环境是如何构建的：下面的链接是gym中CartPole环境模型：github.com/openai/gym/b在该环境模型中，最核心的函数是def _step(self, action)函数，该函数定义了CartPole的环境模型，而在该函数中最核心的代码如下：图中方框中又是这段代码中最核心的地方，这两行代码便决定了CartPole的模型。简单的模型，通过手工推导便可完成。那么对于复杂的模型，比如战斗机器人，各种大型游戏怎么办呢？这就需要专门的多刚体仿真软件了，这些软件背后的核心技术都是物理引擎。大家可以搜下物理引擎这个词，游戏以及各种仿真软件都要用到物理引擎，用的多的而且开源的物理引擎有：ODE, Bullet, Havok, Physx等。原则上来说利用这些物理引擎都可以搭建训练环境。Gym在搭建机器人仿真环境用的是mujoco，ros里面的物理引擎是gazebo。下面针对你的问题，逐条回答：1. gym中CartPole, MountainCar这种环境的构建原理是怎样的？答：这种简单的环境只需要手动推导便可写出动力学方程，然后可以人为编写环境模型。只是，gym中除了给出了动力学方程，还加入了界面程序，将结果更直观地显示出来。2. gym中的环境源代码能不能查看和修改？Gym是开源开发工具，所有代码都可查看和修改。可以模仿gym已有的例子自己创建环境。Gym创建环境很方便，只需要编写你的环境模型，并将你的环境模型注册到环境文件中即可，至于如何构建新的环境，请关注我的知乎专栏，我会在后面讲一讲。我的专栏中深入剖析了gym并给出了创建自己环境的实例，强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。关于openaigym官网和openapi官网的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
展开全部 OpenAI（开放式人工智能）是一家研究人工智能的公司，主要研究方向是深度强化学习，神经网络等相关研究。OpenAI账号主要是为OpenAI用户提供的一种账号，主要功能是用户可以使用OpenAI账号登录OpenAI平台以及OpenAI官网，获取OpenAI提供的服务和资源。本文将介绍OpenAI账号能够干什么。1.登录OpenAI平台OpenAI账号可以用于登录OpenAI平台，OpenAI平台是一个深度学习和人工智能的开发平台，提供了众多的数据集、开发工具、人工智能模型以及其他资源，OpenAI账号可以用于登录OpenAI平台，使用OpenAI平台的功能和资源，从而更好的开发人工智能程序。2.访问OpenAI官网OpenAI官网是OpenAI公司提供的一个官方网站，提供了OpenAI公司的最新动态、研究成果、最新资讯等，OpenAI账号可以用于登录OpenAI官网，访问OpenAI官网，获取最新的OpenAI资讯。3.参与OpenAI活动OpenAI官网定期举办研讨会、讨论会、比赛等活动，OpenAI账号可以用于报名参加这些活动，参与OpenAI活动，获得更多研究方向和技术支持。4.获取OpenAI服务OpenAI官网还可以使用OpenAI账号来订购OpenAI的服务，包括OpenAI的研究工具、开发工具、数据库等，用户可以根据自己的需求，选择最适合自己的OpenAI服务，以更好地开发人工智能程序。5.注册OpenAI计划OpenAI账号还可以用于注册OpenAI计划，OpenAI计划是OpenAI公司专门为科研人员、开发者、企业等提供的一种计划，可以获取更多OpenAI的免费资源，以及更多的技术支持。总之，OpenAI账号主要是为OpenAI用户提供的一种账号，主要功能是用户可以使用OpenAI账号登录OpenAI平台以及OpenAI官网，获取OpenAI提供的服务和资源，包括登录OpenAI平台、访问OpenAI官网、参与OpenAI活动。
高通公司宣布推出名为Qualcomm+Aware的付费云软件服务，以帮助使用其芯片的企业监控其供应链中的商品。Qualcomm+Aware平台将提供一整套差异化服务，以管理需要获得关键、准确和时间敏感决策支持的资产。Qualcomm+Aware平台将于今年晚些时候面市。...特别声明：本页面标签名称与页面内容，系网站系统为资讯内容分类自动生成，仅提供资讯内容索引使用，旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息，请访问商标品牌官方了解详情，请勿以本站标签页面内容为参考信息，本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系，对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明，并提权属证明及详细侵权或不实情况证明（点击查看反馈联系地址）。本网站在收到上述反馈文件后，将会依法依规核实信息，第一时间沟通删除相关内容或断开相关链接。
openaigym官网（openapi官网）
openal官网,opengapps官网,openconnect官网,opengapps sourceforge人工智能研究公司。OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司。公司核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。2015年，OpenAI由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得・蒂尔等硅谷科技大亨创立。OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALL・E系列、语音识别模型Whisper系列等。由于这些模型在各自领域都有相当惊艳的表现，引起了全世界广泛的关注。该公司技术发展成果2016年4月27日，OpenAI发布了他们的第一个项目―OpenAI Gym Beta，这是一个用来开发和比较不同强化学习算法的工具。这个工具起初是OpenAI研究人员用来加速他们强化学习研究的，这个工具也是OpenAI第一个开放的成果。2017年5月24日，OpenAI开源了一个重现强化学习算法的工具―OpenAI Baselines。强化学习由于过程十分复杂且影响因素众多，导致很多实验难以复现。因此，OpenAI开源了这个工具，目标是提供用于正确的强化学习算法实现的一些最佳实践。 GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台openaigym官网，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到openaigym官网了云上，Github已经成为openaigym官网了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。下面给大家介绍一些GitHub上25个开源项目：（1）TensorFlow Models如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。（GitHub： ）（2）KerasKeras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub： ）（3）FlaskFlask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架，基于Werkzeug? WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授权。（GitHub： ）（4）scikit-learnscikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。，并遵循 BSD 许可协议。（GitHub： ）（5）ZulipZulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界500强企业，大型组织以及其openaigym官网他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者，每月合并超过500次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。（GitHub： ）相关推荐：《Python入门教程》（6）DjangoDjango 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的 Web 应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用 Django，openaigym官网我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。（GitHub： ）（7）ReboundRebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 结果的命令行工具。 就用 rebound 命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。（GitHub： ）（8）Google Images Download这是一个命令行python程序，用于搜索Google Images上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。（GitHub： ）（9）YouTube-dlyoutube-dl 是基于 Python 的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）（10）System Design Primer此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。（GitHub： ）（11）Mask R-CNNMask R-CNN用于对象检测和分割。这是对Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。（GitHub： ）（12）Face RecognitionFace Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！（GitHub： ）（13）snallygaster用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。（GitHub： ）（14）AnsibleAnsible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布 - 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。（GitHub： ）（15）DetectronDetectron是Facebook AI 研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括Mask R-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。（16）asciinema终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。（GitHub： ）（17）HTTPieHTTPie 是一个开源的命令行的 HTTP 工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。（GitHub： ）（18）You-GetYou-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），支持国内外常用的视频网站。（GitHub： ）（19）SentrySentry从根本上讲是一项服务，可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建，它包含一个完整的API，用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。（GitHub: ）（20）TornadoTornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，，最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。（GitHub： ）（21）MagentaMagenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索，它允许艺术家和音乐家使用这些模型。（GitHub： ）（22）ZeroNetZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络，完全开源。（GitHub： ）（23）GymOpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让让你访问标准化的环境。（GitHub： ）（24）PandasPandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外，它还有更广泛的目标，即成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。（GitHub： ）（25）LuigiLuigi 是一个 Python 模块，可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建 Hadoop 支持。（GitHub： ） Gym是一个用于 测试和比较 强化学习算法openaigym官网的工具包openaigym官网，它不依赖强化学习算法结构，并且可以使用很多方法对它进行调用，像TensorFlow、Theano。 Gym库收集、解决了很多环境的测试过程中的问题，能够很好地使得你的强化学习算法得到很好的工作。并且含有游戏界面，能够帮助你去写更适用的算法。 测试gym环境 测试MuJoCo环境 xml文件的模板为 worldbody 是模型部分，一般有光照 light 、地面（一个极薄的平面）、机器人模型 body name="segway"/body 在body部分，并列的两个 geom 是固连的关系， geom 所属的关节 joint 应与其并列， Roboschool 是基于 OpenAI Gym 强化学习仿真包的物理仿真引擎。由于 MuJoCo 不开源且收费，所以 OpenAI 的大佬们将 Roboschool 作为 MuJoCo 的替代品。可以在一个场景当中训练多个 Agent 并且完成一挑战任务。 简介： 使用 vbox 安装 openai gym 工具时出现如下问题： pci id for fd 5: 80ee:beef, driver (null) libGL error: core dri or dri2 extension not found l...使用 vbox 安装 openai gym 工具时出现如下问题：pci id for fd 5: 80ee:beef, driver (null)libGL error: core dri or dri2 extension not foundlibGL error: failed to load driver: vboxvideo解决方法：重新安装 vbox 最新版本解决 v5.1.28 及其虚拟机插件 OpenAI Gym由两部分组成： gym的核心接口是Env，作为统一的环境接口 。Env包含下面几个核心函数： 参考： 多谢邀请。关于gym可参考我的知乎专栏帖子：强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。关注该专栏，可以学到很多强化学习的知识（理论知识和实践知识）。下面正式回答你的问题：搞深度强化学习，训练环境的搭建是必须的，因为训练环境是测试算法，训练参数的基本平台（当然，也可以用实际的样机进行训练，但时间和代价是相当大的）。现在大家用的最多的是openai的gym（ github.com/openai/gym ），或者universe(github.com/openai/unive),。这两个平台非常好，是通用的平台，而且与tensorflow和Theano无缝连接，虽然目前只支持python语言，但相信在不久的将来也会支持其他语言。下面我根据自己的理解，讲下关于gym的一些事情。Gym的原理是什么？它是新东西吗？在我看来，gym并不是完全的新东西，它不过是用python语言写的仿真器。对于仿真器大家肯定并不陌生。学控制的人都用过或听过matlab的simulink，学机械的人应该用过动力学仿真软件adams，gym在本质上和simulink，adams没什么区别。如果把Gym，simulink，adams等等这些仿真器去掉界面显示（如动画显示），剩下的本质不过是一组微分方程。所以Gym，simulink，adams等等一切仿真器的本质是微分方程。比如，运动学微分方程，动力学微分方程，控制方程等。Gym在构造环境时，主要的任务就是构建描述你模型的微分方程。我们举例说明：Gym中的CartPole环境是如何构建的：下面的链接是gym中CartPole环境模型：github.com/openai/gym/b在该环境模型中，最核心的函数是def _step(self, action)函数，该函数定义了CartPole的环境模型，而在该函数中最核心的代码如下：图中方框中又是这段代码中最核心的地方，这两行代码便决定了CartPole的模型。简单的模型，通过手工推导便可完成。那么对于复杂的模型，比如战斗机器人，各种大型游戏怎么办呢？这就需要专门的多刚体仿真软件了，这些软件背后的核心技术都是物理引擎。大家可以搜下物理引擎这个词，游戏以及各种仿真软件都要用到物理引擎，用的多的而且开源的物理引擎有：ODE, Bullet, Havok, Physx等。原则上来说利用这些物理引擎都可以搭建训练环境。Gym在搭建机器人仿真环境用的是mujoco，ros里面的物理引擎是gazebo。下面针对你的问题，逐条回答：1. gym中CartPole, MountainCar这种环境的构建原理是怎样的？答：这种简单的环境只需要手动推导便可写出动力学方程，然后可以人为编写环境模型。只是，gym中除了给出了动力学方程，还加入了界面程序，将结果更直观地显示出来。2. gym中的环境源代码能不能查看和修改？Gym是开源开发工具，所有代码都可查看和修改。可以模仿gym已有的例子自己创建环境。Gym创建环境很方便，只需要编写你的环境模型，并将你的环境模型注册到环境文件中即可，至于如何构建新的环境，请关注我的知乎专栏，我会在后面讲一讲。我的专栏中深入剖析了gym并给出了创建自己环境的实例，强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。关于openaigym官网和openapi官网的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
open ai干什么的
展开全部 OpenAI（开放式人工智能）是一家研究人工智能的公司，主要研究方向是深度强化学习，神经网络等相关研究。OpenAI账号主要是为OpenAI用户提供的一种账号，主要功能是用户可以使用OpenAI账号登录OpenAI平台以及OpenAI官网，获取OpenAI提供的服务和资源。本文将介绍OpenAI账号能够干什么。1.登录OpenAI平台OpenAI账号可以用于登录OpenAI平台，OpenAI平台是一个深度学习和人工智能的开发平台，提供了众多的数据集、开发工具、人工智能模型以及其他资源，OpenAI账号可以用于登录OpenAI平台，使用OpenAI平台的功能和资源，从而更好的开发人工智能程序。2.访问OpenAI官网OpenAI官网是OpenAI公司提供的一个官方网站，提供了OpenAI公司的最新动态、研究成果、最新资讯等，OpenAI账号可以用于登录OpenAI官网，访问OpenAI官网，获取最新的OpenAI资讯。3.参与OpenAI活动OpenAI官网定期举办研讨会、讨论会、比赛等活动，OpenAI账号可以用于报名参加这些活动，参与OpenAI活动，获得更多研究方向和技术支持。4.获取OpenAI服务OpenAI官网还可以使用OpenAI账号来订购OpenAI的服务，包括OpenAI的研究工具、开发工具、数据库等，用户可以根据自己的需求，选择最适合自己的OpenAI服务，以更好地开发人工智能程序。5.注册OpenAI计划OpenAI账号还可以用于注册OpenAI计划，OpenAI计划是OpenAI公司专门为科研人员、开发者、企业等提供的一种计划，可以获取更多OpenAI的免费资源，以及更多的技术支持。总之，OpenAI账号主要是为OpenAI用户提供的一种账号，主要功能是用户可以使用OpenAI账号登录OpenAI平台以及OpenAI官网，获取OpenAI提供的服务和资源，包括登录OpenAI平台、访问OpenAI官网、参与OpenAI活动。
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