robosuite:机器人套件

机器人套件 最新更新 [02/17/2021] v1.2.0 : 添加了可观察的传感器模型 :eyes: 和动态随机化 :game_die: [12/17/2020] v1.1.0 ：重构基础设施和标准化模型类，使环境原型设计更容易 :wrench: robosuite是一个模拟框架，由物理引擎提供支持，用于机器人学习。 它还为可重复研究提供了一套基准环境。 当前版本 (v1.2) 的特点是具有程序生成、高级控制器、远程操作等功能支持的操作任务。该项目是更广泛的，旨在降低障碍进入人工智能和机器人交叉领域的前沿研究。 数据驱动的算法，例如强化学习和模仿学习，为机器人技术提供了强大而通用的工具。 在深度学习新进展的推动下，这些学习范式在各种机器人控制问题上取得了一些令人兴奋的成功。 然而，可重复性的挑战和机器人硬件的有限可访问性（尤其是在大流行期间）阻碍了研究进展。 robosuite的首要目标是为研究人员提供： 一套用

alurakut:React Immersion 第三版

React Immersion 第三版 在推动的 Immersão React 第三版期间开发的项目。 屏幕 技术 安装 yarn install # ou npm install 运行项目 yarn dev # ou npm run dev

tailwindcss-logical:Tailwind CSS 的 CSS 逻辑属性和值插件

tailwindcss-逻辑 插件。 与 Tailwind v1.2.0+ 兼容并针对 Tailwind v2 进行了更新。 查看以进行可视化演练，或继续阅读以开始使用。 用法 安装作为项目的依赖项： npm install tailwindcss-logical --save-dev 在 Tailwind 配置文件的plugins部分注册 tailwindcss-logical： // tailwind.config.js module . exports = { plugins : [ require ( 'tailwindcss-logical' ) ] } 要启用（特定于断点的样式、悬停样式等），请将'variants.logical'添加到您的 Tailwind 配置文件中： // tailwind.config.js module . expor

sites:WWA Wing 站点的集合

WWA翼/站点 包含由 WWA Wing 托管的站点的存储库。 FQDN 对应于目录名称。 FQDN/目录名称 概述 wwawing.com 首页/示例页 配置项 netlify：在master分支上生成新的commit时，生成每个页面，放到Netlify的托管环境中。 网站以外的目录 ./scripts : 存储在新版本等中使用的脚本的目录。 如何使用脚本 第一的 $ npm install 命令 npm run generate-download-page ：生成下载页面。 npm run fill-version ：生成首页。 （在首页写最新版本） npm start ：并行执行以上两个。 执照 麻省理工学院 但是，分发的图像、声源和文档是 CC-BY-4.0。 行为守则 遵守贡献者契约行为准则。

Accessible-E-Learning-Platform:无障碍电子学习平台

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井字游戏 井字游戏是使用纯jQuery开发的全功能游戏。 开发者： HTML。 CSS。 JS。 jQuery。 静音特点： 易于开发。 独特、现代、简约且充满活力。 简单的逻辑。 有吸引力的用户界面。 短代码。 项目预览： 笔记： 在使用之前，请附上或下载带有代码的 jQuery。 请将文件“index.php”重命名为“index.html”以使用或运行它。

IntroToJS:通过制作游戏来介绍Javascript！

QuintOS：通过用 JavaScript 制作游戏来学习编码 在本课程中，学生通过使用最流行的现代编程语言 JavaScript 制作游戏来提高他们的编码技能！ 不需要先前的编码经验。 本课程主要面向 13-16 岁的学生设计，但 12 岁以上的任何人都可以参加。 学生将直接在 Google Chrome 网络浏览器中运行他们开发的 JavaScript 游戏，该浏览器将显示使用 QuintOS（我创建的图形系统）的老式虚拟计算机。 随着学生提高他们的编码技能，他们的虚拟计算机将得到升级。 虚拟计算机以 CASIO FX-702P、Commodore PET、Apple II、GRiD Compass、Commodore 64 和 Nintendo GameBoy 为模型。 大家好，我是本课程的创建者 Quinton Ashley。 我是 2018 年从纽约大学毕业的。从 14 岁

McMasterPandemic:SEIR+型号

麦克马斯特大流行病 用于预测和分析传染病大流行的房室流行病模型：来自 Ben Bolker、Jonathan Dushoff、David Earn、Morgan Kain、Michael Li、Irena Papst 的贡献（按字母顺序排列）。 欢迎在反馈，或给我们发送电子邮件。 文档 请参阅随附的站点。 函数位于Reference选项卡下。 小插图（正在建设中！）在Articles下。 清单。 由 Zach Levine 编写的 安装 存储库包含一个 R 包和各种工作流/分析。 您可以 fork/clone 存储库（从）并在本地安装或使用remotes::install_github("mac-theobio/McMasterPandemic")安装包。 在安装McMasterPandemic之前，您需要先安装bbmle的开发者版本（ remotes::install_gith

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pooltogether-community-ui:创建您自己的自定义奖池、奖品策略或作为集成您自己的奖池的参考代码时使用的 UI

PoolTogether v3 - 参考前端。 用于与（未发布的）v3 PoolTogether 协议通信的最新 UI。 这个应用程序的演示在。 要针对本地节点运行项目，您可以使用 。 使用这些合约，您可以使用测试数据引导本地 Buidler EVM 实例，以便您可以在本地开发应用程序。 设置 安装依赖： $ yarn 请确保您已direnv安装并复制.envrc.example到.envrc ： $ cp .envrc.example .envrc 为.envrc填写您自己的值，然后运行： $ direnv allow 要运行本地服务器，请运行： $ yarn dev 开发者工具