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无论是初学者还是有经验的专业人士，在学习一门新的IT技术时，都需要采取一种系统性的学习方法。那么作为一名技术er，你是如何系统的学习it技术的呢。
近年来，将深度强化学习（DRL）应用于机器人领域的复杂任务已经证明是非常成功的。然而，大多数出版物要么专注于在模拟中应用它，要么专注于在现实世界中应用它。尽管有很好的例子表明，借助迁移学习将两个世界结合起来，但通常需要大量的额外工作和微调才能使设置有效地工作。为了增加DRL在真实机器人上的使用，减少模拟和真实世界机器人之间的差距，我们提出了一个开源工具包：robo-gym。我们展示了用于模拟和真实环境的统一设置，使训练在模拟中的应用到机器人上的无缝转移成为可能。我们展示了该框架的能力和有效性，以及两个具有工业机器人特征的真实世界应用：移动机器人和机械臂。该框架的分布式能力带来了许多优势，例如使用分布式算法，将仿真和训练的工作负载分离到不同的物理机器上，以及未来在仿真和现实世界中同时进行训练的机会。最后，我们提供了与其他常用最先进的DRL框架的概述和比较。
三步曲：
- 学术论文
- 技术手册
- 源码仓库
1学术论文
2技术手册
3源码仓库
Robo-Gym 是一个开源工具包，用于在真实和模拟机器人上进行分布式深度强化学习。如果您想学习 Robo-Gym，以下是一些建议：
- 阅读官方文档：Robo-Gym 的官方文档提供了有关该工具包的详细信息，包括安装说明、API 参考和示例代码。确保您已经阅读了官方文档，以便了解如何正确使用 Robo-Gym。
- 了解强化学习基础知识：Robo-Gym 是一个强化学习框架，因此您需要了解强化学习的基础知识。您可以从网上找到一些免费的强化学习教程，例如麻省理工学院的 "Introduction to Reinforcement Learning" 课程。
- 学习深度学习基础知识：Robo-Gym 使用深度神经网络作为 Q 函数和策略函数。因此，您需要了解深度学习的基本概念和术语，例如卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习算法。
- 参考示例代码：Robo-Gym 提供了许多示例代码，这些代码演示了如何使用该工具包进行深度强化学习。您可以参考这些示例代码，了解如何使用 Robo-Gym 实现各种强化学习算法。
- 参与社区讨论：Robo-Gym 有一个活跃的社区，您可以在社区中提问、回答问题和分享经验。通过参与社区讨论，您可以获得其他用户的帮助，并了解该工具包的最新进展。
- 实践：最后，要真正掌握 Robo-Gym，您需要实践。尝试使用 Robo-Gym 解决一些强化学习问题，例如迷宫问题和机器人控制问题。通过实践，您可以深入了解该工具包的功能和限制，并不断提高自己的技能水平。
一、Robo-Gym技术介绍
二、学习前的准备工作
三、学习时的具体操作
四、如何巩固学习
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