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Outils 알고리즘 프로토타입 simples et intuitifs

Explorez des solutions 알고리즘 프로토타입 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

알고리즘 프로토타입

  • Cerelyze

    Cerelyze automatise la conversion des articles de recherche en carnets de code exécutables.
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    Qu'est-ce que Cerelyze ?
    Cerelyze est un outil conçu pour convertir automatiquement les méthodes des dernières publications de recherche en carnets exécutables, aidant les ingénieurs, les chercheurs et les universitaires à réaliser rapidement des prototypes et à déployer des algorithmes. Cela peut considérablement accélérer le processus de mise en œuvre de la recherche en code, facilitant ainsi l'intégration d'algorithmes complexes dans des applications pratiques.
    Fonctionnalités principales de Cerelyze
    • Analyse automatique des méthodes à partir d'articles de recherche
    • Carnets de code prêts à exécuter
    • Support pour les algorithmes complexes
    • Revue interactive et modification du code
    Avantages et inconvénients de Cerelyze

    Inconvénients

    Avantages

    Tarification de Cerelyze
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuitTaille maximale du dataset de 500 Mo, ne peut pas être utilisé à des fins commerciales
    Modèle de tarificationEssai Gratuit
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation

    Détails du plan tarifaire

    Essai Gratuit

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    • Taille maximale du dataset de 500 Mo
    • Ne peut pas être utilisé à des fins commerciales

    Niveau Entreprise

    • Connexion du dataset via S3, GCP, Azure
    • Modèles plus précis
    • Licence d'utilisation commerciale
    • Support dédié
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://cerelyze.com

  • F1Tenth Two-Agent Simulator

    Simulateur open-source basé sur ROS permettant la course autonome multi-agent avec contrôle personnalisable et dynamique réaliste des véhicules.
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    Qu'est-ce que F1Tenth Two-Agent Simulator ?
    Le F1Tenth Two-Agent Simulator est un cadre de simulation spécialisé construit sur ROS et Gazebo pour émuler deux véhicules autonomes à l’échelle 1/10 en course ou en coopération sur des circuits personnalisés. Il prend en charge la physique réaliste du modèle de pneus, l’émulation de capteurs, la détection de collisions et la journalisation des données. Les utilisateurs peuvent intégrer leurs propres algorithmes de planification et de contrôle, ajuster les paramètres des agents, et exécuter des scénarios tête-à-tête pour évaluer la performance, la sécurité et les stratégies de coordination dans des conditions contrôlées.

  • HFO_DQN

    HFO_DQN est un cadre d'apprentissage par renforcement qui applique Deep Q-Network pour entraîner des agents de football dans l'environnement RoboCup Half Field Offense.
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    Qu'est-ce que HFO_DQN ?
    HFO_DQN combine Python et TensorFlow pour fournir une chaîne complète pour entraîner des agents de football utilisant Deep Q-Networks. Les utilisateurs peuvent cloner le dépôt, installer les dépendances incluant le simulateur HFO et les bibliothèques Python, et configurer les paramètres d'entraînement dans des fichiers YAML. Le cadre implémente la mémoire d'expérience, les mises à jour du réseau cible, l'exploration ε-greedy, et le façonnage de récompenses spécifique au domaine offense de moitié terrain. Il comprend des scripts pour l'entraînement des agents, la journalisation des performances, des matchs d'évaluation, et la réalisation de graphiques. La structure modulaire du code permet d'intégrer des architectures neural personnalisées, des algorithmes RL alternatifs, et des stratégies de coordination multi-agents. Les sorties incluent des modèles entraînés, des métriques de performance, et des visualisations du comportement, facilitant la recherche en apprentissage par renforcement et systèmes multi-agents.
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