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流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

机器人抢点PointCloud 主要使用open3d，修改了registration的ransac部分源码 本人毕设使用RGBD相机的机器抓取，陆续更新 漏洞 可视化时遇到RunTimeError：GLFW错误，open3d github问题里有人试了设置python使用n卡，可解决报错卡退问题。 编译open3d二进制时cmake错误：缺少pybind11Target.cmake，手动编译pybind11源码，将编译得到的此文件复制到对应位置即可暂时解决问题，根治问题应该需要修改cmake生成文件相关代码。 open3d源码修改： ransac跳出条件，当达到一定fitness和rmse时跳出 class RegistrationResult（）默认构造函数中修改fitness和rmse重新设置值

PointCloudLibrary安装包调试包,版本PCL-1.11.1，包括安装包和调试包，包括（Boost，Eigen，FLANN，OpenNI2，Qhull，VTK）还包括调试PointCloudLibrary源码的调试包

Android 解析Excel文件的jar包，可以将从手机中导入app的excel文件解析成JavaBean对象，需要配合poi-ooxml-schemas-3.12-20150511-a.jar使用。

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NPOI2.1.1动态库；NPOI2.1.1操作Excel、Word源码

程序员5个刷题网站 RoboMaster OnePointFive 2020 算法项目开源 1. 项目简介 所有项目效果可以观看B站视频： 主要包含了工程车自动对位，雷达站标注软件以及预研的主动小陀螺 如有任何问题或改进方法，欢迎与我联系： 详细的项目迭代可以看具体项目中的doc文件进行了解 2. 工程自动对位项目 2.1 项目介绍 ​ 使用D435进行资源岛寻找，控制工程车运动到资源岛前。 ​ 资源岛寻找中，采用深度图作为数据输入，以空间中一个75cm宽的竖直平面作为资源岛特征，最后通过串口控制车辆，完成资源岛自动对位任务。 ​ 具体效果在视频3:25-4:10 2.2 技术细节说明 (1) Version1: ​ 为了获取资源岛的矩形框,我们直接选取图像中心点作为深度阈值,索引深度阈值±5cm的点,再进行形态学操作. ​ 如图所示，图中红色点为行李箱的正中心点，而白色点为图片中心点，以白色点的深度为阈值，索引中间正负5cm的点，再进行一些形态学操作，就可以得到右边图所示的轮廓图 (2) Version2: ​ 在第一版本中,仅适用正对资源岛的情况,同时还容易由于噪声导致

该工具类是一个Excel模板引擎，可以根据Excel模板中的标识，动态的向Excel中写入内容。如有喜欢，欢迎下载使用。

poi读取大量数据会造成gc内存溢出的报错,由于垃圾回收机制无法将大量的对象及时的回收,而这些对象又会保存在内存中,会导致内存不够用的情况,这时候我们就需要使用新的方法,读取为cvs即可.此解决方案可支持千万数据的传输不报错