Home Progetti JORLDY
JORLDY
Python

JORLDY

Repository per il framework di Reinforcement Learning open source JORLDY

di kakaoenterprise · GitHub
Stelle
Fork
Licenza
Creato
Ultimo commit
Categoria
Lingua
frameworkgymmlagentsApache-2.0Python
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Sviluppa e personalizza progetti di apprendimento per rinforzo utilizzando una varietà di algoritmi e ambienti in un framework user-friendly.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
JORLDY — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
366365
2026-07-202026-08-31
📈 Segui JORLDY

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Repository per il framework di Reinforcement Learning open source JORLDY

JORLDY ha 365 stelle su GitHub. È stato forkato 48 volte. JORLDY è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2021. JORLDY è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: framework, gym, mlagents, pytorch.

Frequently asked questions

Che cos'è JORLDY?

Repository per il framework di Reinforcement Learning open source JORLDY

JORLDY è open source?

JORLDY è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.

JORLDY è gratuito?

Sì. JORLDY è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è JORLDY?

JORLDY è disponibile con licenza Apache-2.0.

In quale linguaggio è scritto JORLDY?

JORLDY è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — JORLDY

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=kakaoenterprise-jorldy)](https://olud.ai/project/kakaoenterprise-jorldy.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.