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An environment based on JSBSIM aimed at one-to-one close air combat.

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图解计算机网络、操作系统、计算机组成、数据库，共 1000 张图 + 50 万字，破除晦涩难懂的计算机基础知识，让天下没有难懂的八股文！🚀 在线阅读：https://xiaolincoding.com

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《动手学深度学习》习题解答，在线阅读地址如下：

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Code from the Deep Reinforcement Learning in Action book from Manning, Inc

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动手学CV-Pytorch版

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推荐系统入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

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图深度学习（葡萄书），在线阅读地址： https://datawhalechina.github.io/grape-book

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Official implementation of HARL algorithms based on PyTorch.

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《李宏毅深度学习教程》，PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

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本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

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Multi-agent Combat Arena (UAV swarm vs UAV swarm)

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An engine for high performance multi-agent environments with very large numbers of agents, along with a set of reference environments

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多智能体强化学习（MARL）算法复现，包括QMIX，VDN，QTRAN、MAVEN等等

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Machine learning, in numpy

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This is the official implementation of Multi-Agent PPO (MAPPO).

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Fixed Wing Flight Simulation Environment for Reinforcement Learning

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动手学推荐系统-源代码.rar

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推荐系统综述

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Implementation of Deep Reinforcement Learning in JSBSim and XPlane

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《开源大模型食用指南》基于AutoDL快速部署开源大模型，更适合**宝宝的部署教程

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大模型理论基础

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水很深的深度学习

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VCED 可以通过你的文字描述来自动识别视频中相符合的片段进行视频剪辑。该项目基于跨模态搜索与向量检索技术搭建，通过前后端分离的模式，帮助你快速的接触新一代搜索技术。

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Datawhale自研数据标注工具