Startseite Projekte TimeChamber
TimeChamber

TimeChamber

von inspirai · GitHub

Ein massiv paralleles, groß angelegtes Selbstspiel-Framework

Auf GitHub ansehen
⭐ Sterne
🍴 Forks
🔥 Trendend
📜 Lizenz
Kommerzielle Nutzung erlaubt
📅 Erstellt
🔄 Letzter Commit
💻 Sprache
Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
TimeChamber — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
366365
2026-07-202026-07-29
📈 TimeChamber verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

Ein massiv paralleles, groß angelegtes Selbstspiel-Framework

TimeChamber hat 366 Sterne auf GitHub. Es wurde 39-mal geforkt. TimeChamber ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2022 aktiv entwickelt. TimeChamber ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: deep-reinforcement-learning, isaac-gym, multi-agent, reinforcement-learning.

Frequently asked questions

Was ist TimeChamber?

Ein massiv paralleles, groß angelegtes Selbstspiel-Framework

Ist TimeChamber Open Source?

TimeChamber ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist TimeChamber kostenlos?

Ja. TimeChamber ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht TimeChamber?

TimeChamber ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist TimeChamber geschrieben?

TimeChamber ist hauptsächlich in Python geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
OpenSourceAI badge — TimeChamber

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=inspirai-timechamber)](https://opensourceai.tech/project/inspirai-timechamber.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.