学习思考

技术分享

整理了一些强化学习相关资料，方便自己翻阅。

生命周期，简而言之就是引用的有效作用域。在大多数时候，我们无需手动的声明生命周期，因为编译器可以自动进行推导，Rust 生命周期之所以难，是因为这个概念对于我们来说是全新的，没有其它编程语言的经验可以借鉴。

在成功推免之后，我不需要再应付繁杂的课程，有了更多的时间和精力来整理学习和编写blog。为了有计划地进行后续的学习，我制定了一份学习计划，来促进自己的学习。

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一个分享学习、生活、感想的博客，使用NotionNext搭建。

资源名称	链接
书籍配套代码1	https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
书籍配套代码2	https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning
作者主页	https://www.davidsilver.uk/
课程主页(PPT)	https://www.davidsilver.uk/teaching/
书籍PDF(include)	http://incompleteideas.net/book/RLbook2020.pdf
视频课程(Youtube)	https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0
视频课程(Bilibili,中文字幕)	https://www.bilibili.com/video/av45357759

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Github主页	https://github.com/boyu-ai/Hands-on-RL
书籍主页	https://hrl.boyuai.com/
视频课程	https://www.boyuai.com/elites/course/xVqhU42F5IDky94x
课件下载	https://hrl.boyuai.com/slides

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Github主页	https://github.com/datawhalechina/easy-rl
书籍主页	https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/

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A survey	https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126628
Awasome系列	https://github.com/yeshenpy/Awesome-Evolutionary-Reinforcement-Learning
OpenAI进化策略	https://openai.com/research/evolution-strategies
进化强化学习(ERL)代码库	https://github.com/ShawK91/Evolutionary-Reinforcement-Learning

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Quantecon量化经济学	https://quantecon.org/