PommerLearn permite a investigadores y desarrolladores entrenar bots RL multi-agente en el entorno de juego Pommerman. Incluye implementaciones listas para usar de algoritmos populares (PPO, DQN), archivos de configuración flexibles para hiperparámetros, registro automático y visualización de métricas de entrenamiento, guardado de modelos y scripts de evaluación. Su arquitectura modular facilita la extensión con nuevos algoritmos, la personalización de entornos y la integración con bibliotecas ML estándar como PyTorch.
Características principales de PommerLearn
Implementación del algoritmo PPO
Implementación del algoritmo DQN
Envoltorios del entorno Pommerman
Hiperparámetros configurables
Integración de registro y TensorBoard
Control de puntos de control y guardado de modelos
ZeroTime para Chrome está diseñado para ayudar a los usuarios a rastrear de manera eficiente el tiempo dedicado a diversas tareas mientras utilizan su navegador. Al registrar actividades como nombres de pestañas y URL, permite una visión precisa de cómo se asigna el tiempo a diferentes proyectos. La extensión simplifica el proceso de gestión de la hoja de tiempos automatizando el seguimiento de tareas, asegurando que las entradas se consoliden para mayor eficiencia. Esto permite que individuos y equipos obtengan información sobre sus patrones de trabajo sin la molestia de llevar un registro manual.
Características principales de ZeroTime for Chrome