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群体智能机器人是一种国际前沿的人工智能研究项目,由多个小型机器人组成的集群式解决系统,灵感源于蚂蚁.蜜蜂.鱼等群体生物,在没有统一领导的情况下,也能合作执行大量复杂的任务,比如组建一个图形,再在此基础上一步叠加复杂的任务,最终实现整个人工智能的突破,无限接近.甚至超越人类.群体智能机器人的运用前景非常广泛,包括智慧城市.智慧医疗.智能制造等方面,甚至在军事战略中也发挥巨大作用. 高频定位系统通过采用E-puck2.0桌面型群体智能机器人,在小型实验场地内通过高频光电投影定位技术实现机器人位置感知…

随着项目大了,后端与前端联调,我们不需要每一次都去打包,这样特别麻烦,我们希望的场景是,每次按保存键,webpack自动为我们打包,这个工具就是watch! 因为watch是webpack自带的插件,所以我们只需要配置就行了 1.在webpack.config.js中配置: watchOptions:{ poll:1000,//监测修改的时间(ms) aggregeateTimeout:500, //防止重复按键,500毫米内算按键一次 ignored:/node_modules/,//不监测…

开机root自动登录 如果想在超级终端输入回车,登录后执行,则可以在/etc/profile中加入命令: 如果实现开机自动登录,在/etc/inittab中修改,每个开发板修改的方式可能都不同. http://blog.chinaunix.net/uid-27717694-id-3543938.html 开机自动运行应用程序 绕过登录,只需要直接修改/etc/init.d/rcS 一个文件,加入程序或者脚本命令即可实现开机自动运行: 类似与windows系统中的autobat自动批处理文件,在/…

https://weibo.com/fly51fly?from=myfollow_all&is_all=1#1514439335614 [SerpentAI:Python开源游戏智能体开发框架——相比OpenAI Universe可导入自己的游戏.可脱离Docker/VNC运行]’SerpentAI - Game Agent Framework. Helping you create AIs / Bots to play any game you own! BETA' O网页链接GitHub: …

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

伯克利曾经提出 DeepMimic框架,让智能体模仿参考动作片段来学习高难度技能.但这些参考片段都是经过动作捕捉合成的高度结构化数据,数据本身的获取需要很高的成本.而近日,他们又更进一步,提出了可以直接模仿 Youtube 视频人物高难度动作的新框架 SFV. 从 YouTube 视频中学习技能的智能体. 通过 SFV 学习到的智能体动作还原度很高,并且有很好的泛化至新环境的能力,例如从平地泛化到不规则地形.当然,仍然存在一些难以模仿的动作,例如某某鬼畜骑马舞. 无论是像洗手这样的日常任务还是惊…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

在linux上一行代码不用写实现自动采集+hadoop分词 将下面的shell脚本保存成到xxx.sh,然后执行即可 cd /opt/hadoop mkdir spider wget -O spider/test.html "http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html"   hadoop fs -mkdir /spider h…

使用STM32W108无线开发板及节点完毕大规模网络的自组建,网络模型选择树型,网络组建完毕之后,使用基于接收信号强度指示RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)的N次三边质心加权定位法进行节点定位及智能车导航. 节点自组织及移动智能体导航实际场景 程序设计与实现 基于SimpleMac协议栈sample实例及第15章给出的N次三边质心加权定位算法程序,进行本章程序的设计,对于本章使用的N次三边质心加权定位算法及三边质心定位算法的实如今此就不再说明.主要给…