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6.1 多机器人集群（上）
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      [1] Pybullet安装
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      Pybullet安装
      [2] 通用强化学习框架
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      [6] 1.1 绪论
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      2.1 强化学习的基本概念
      [8] 2.2 马尔可夫决策问题模型（上）
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      2.2 马尔可夫决策问题模型（上）
      [9] 2.2 马尔可夫决策问题模型（下）
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      2.2 马尔可夫决策问题模型（下）
      [10] 2.3 强化学习值函数（上）（上）
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      2.3 强化学习值函数（上）（上）
      [11] 2.3 强化学习值函数（上）（下）
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      2.3 强化学习值函数（上）（下）
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      [14] 2.4 从值函数计算最优策略（上）
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      [16] 3.1 动态规划算法（上）（上）
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      [17] 3.1 动态规划算法（上）（下）
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      3.1动态规划算法（下）（上）
      [19] 3.1动态规划算法（下）（下）
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      [20] 3.2蒙特卡罗算法（上）
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      [22] 3.3 时差分方法
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      [23] 3.4 Q-Learning算法
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      [24] 4.1 人脑神经网络和人工神经网络...
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      [26] 4.2 人工神经元（上）
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      [27] 4.2 人工神经元（下）
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      [28] 4.3 前馈神经网络
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      [31] 5.2 梯度下降方法（上）
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      [33] 5.3 反向传播算法（上）
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      5.3 反向传播算法（下）
      [35] 6.1 多机器人集群（上）
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      6.1 多机器人集群（上）
      [36] 6.1 多机器人集群（下）
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      6.1 多机器人集群（下）
      [37] 6.2 多智能体信息融合
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      [38] 6.3 多智能体协调的学习控制方法
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      [39] 7.1 搜索-问题定义
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      [44] 7.5 搜索-一致代价
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      [45] 8.1 启发搜索-启发函数（上）
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      8.1 启发搜索-启发函数（上）
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      [47] 8.2 启发搜索-A*算法（上）
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      [49] 8.3 博弈搜索-对抗游戏
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      [50] 8.4 博弈搜索-MINMAX算法...
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      8.4 博弈搜索-MINMAX算法（上）
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      8.4 博弈搜索-MINMAX算法（下）
      [52] 8.5 博弈搜索-alpha_be...
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      8.5 博弈搜索-alpha_beta算法（上）
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      8.5 博弈搜索-alpha_beta算法（下）
      [54] 9.1 约束满足-问题定义
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      9.1 约束满足-问题定义
      [55] 9.2 约束满足-回溯搜索
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      [57] 9.4 约束满足-树结构
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      9.4 约束满足-树结构
      [58] 机器学习-高等代数（上）
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      机器学习-高等代数（上）
      [59] 机器学习-高等代数（下）
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      机器学习-高等代数（下）
      [60] 机器学习-高等数学Ⅰ（上）
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      机器学习-高等数学Ⅰ（上）
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      机器学习-高等数学Ⅰ（下）
      [62] 机器学习-高等数学Ⅱ（上）
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      机器学习-高等数学Ⅱ（上）
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      机器学习-高等数学Ⅱ（下）
      [64] 机器学习-高等数学Ⅲ（上）
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      [68] 机器学习-统计回归（上）
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      [70] 机器学习-增量计算（上）
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      知识表示-一阶谓词（上）
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      [76] 确定性推理-自然演绎
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