模仿学习此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现：优势演员评论家（A2C）的同步变体近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法，，，策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法（尚不起作用...）行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma

2003年抗击“非典”期间，迫切需要一种能在公共场所测出并记录特定人体体温，又不干扰人们正常活动的非接触式体温测量仪。
基于此，一种不接触式的红外快速检测人体温度装置应运而生了。
为了克服传统温度计测量温度的主要缺点——需要测量者与被测目标近距离接触和测量不方便。
在顾及仪器测量高精度前提下，以追求最低成本为原则，研制了非接触式热释电红外测温仪，实现了对物体表面温度快速准确的测量。
本文也设计了红外测温仪的整体系统构架。
根据热释电原理，主要针对人体体温测量进行了具体的设计开发，开发包括整体方案，硬件电路，单片机程序和主机程序。
并利用设计出来的红外测温仪在环境温度30℃下对人体温度和水温进行了测量，对人体的温度测量的误差低于±0.1℃，提高了测量精度。
人体测温仪的设计主要为适应人体体温快速无接触测量的需要。
主要引见热释电红外传感器的工作原理以及最适宜人体红外线检测的热释电传感器PM611的优点和等效电路，阐述了基于热释电传意器的红外测温仪的工作原理，讨论了该系统的设计与实现方法，简单引见了测温系统的适用条件。

本例子为利用的TI的毫米波雷达完成的近距离目标成像，利用两维滑轨的方式完成SAR成像，同时结合了MIMO的原理，对初学者是很好的资源，包含数据和分析程序

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。