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annotated_deep_learning_paper_implementations 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit,…
google-deepmind / dm_control
dm_control
Google DeepMind's software stack for physics-based simulation and Reinforcement Learning environments, using MuJoCo.
dm_control 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。
目前累计 4.7k star、771 fork，主要语言为 Python，项目始于 2017 年，采用 Apache-2.0 许可。最近状态：近一个月有提交。适合：做 AI 应用的开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目；无维护条目时依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经项目方确认，不构成选型结论。google-deepmind/dm_control 是一个以 Python 为主的开源项目，目前累计 4.7k star、771 fork，近 30 天内有提交。主要方向：artificial-intelligence、深度学习、machine-learning、mujoco、neural-networks、physics-simulation。
依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经人工逐项核实。artificial-intelligence深度学习machine-learningmujoconeural-networksphysics-simulationreinforcement-learning
README
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