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Distributed Maze Game

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简介：
Distributed Maze Game是一款创新的多人在线迷宫游戏，玩家分散在全球各地，通过协作或竞争探索复杂多变的迷宫世界。 要运行分布式迷宫游戏，请按照以下步骤操作： 在服务器端： 使用Java启动服务器。 在客户端： 执行命令：`java -Djava.security.policy=client.policy -Djava.rmi.server.codebase=file:/home/swapnil/Documents/Distributed_System/distributedMazeGame/server Client`

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  • Distributed Maze Game
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    Distributed Maze Game是一款创新的多人在线迷宫游戏，玩家分散在全球各地，通过协作或竞争探索复杂多变的迷宫世界。 要运行分布式迷宫游戏，请按照以下步骤操作： 在服务器端： 使用Java启动服务器。 在客户端： 执行命令：`java -Djava.security.policy=client.policy -Djava.rmi.server.codebase=file:/home/swapnil/Documents/Distributed_System/distributedMazeGame/server Client`
     
  • LabVIEW 迷宫(Maze)
    优质
    LabVIEW迷宫是一款使用图形化编程软件LabVIEW开发的挑战性游戏，玩家需通过逻辑思考和创意设计来解决迷宫难题，提升编程技巧与问题解决能力。 基于堆栈的开发的LabVIEW迷宫程序使用了maze begin.vi作为主程序，并且包含多个子VI。使用的LabVIEW版本为2011，在运行时需要注意这一点。
     
  • Modbus.Slave.v4.4.5.Build.448-Cracked-MAZE
    优质
    Modbus.Slave.v4.4.5.Build.448-Cracked-MAZE是一款被破解的工业通讯软件，用于模拟Modbus协议中的从设备功能。该版本可能未经官方授权分发。请注意，使用未经授权的软件可能会违反法律或损害您的设备安全，请谨慎对待此类资源。 Modbus Slave Crack 还不是很完美，有时间限制。
     
  • Large-Scale Distributed Deep Networks.pdf
    优质
    本文档《Large-Scale Distributed Deep Networks》探讨了大规模分布式深度网络的设计与实现方法，分析了其在处理海量数据时的优势和挑战。 Large Scale Distributed Deep Networks
     
  • Fast Distributed Bus (FDBus) Introduction
    优质
    FDBus是一种创新性的分布式总线架构，旨在提高数据传输效率和系统响应速度。它通过优化通信协议，支持快速、可靠的跨节点信息交换，适用于大规模分布式计算环境。 该系统采用TCP socket和Unix Domain socket技术，适用于本地进程间通信（IPC）以及网络节点间的IPC。它已经在Windows、Linux和QNX平台上进行了验证，并且具备高性能特点，支持点对点直接通信，无需通过中央Hub或Broker进行转发。
     
  • Fun and Profit with Distributed Systems
    优质
    本文探讨了分布式系统如何在提供高效解决方案的同时创造经济价值，结合实用案例分析其带来的乐趣与收益。 Distributed Systems for Fun and Profit PDF版本值得拥有。
     
  • Distributed Consensus for Multivehicle Cooperative Control.pdf
    优质
    本文探讨了分布式共识算法在多车辆协同控制中的应用，旨在实现复杂环境下的高效、自主协作。 Ren Wei的《协同控制导论》值得一读。
     
  • Distributed virtual environment for hypersonic vehicle simulation
    优质
    本论文提出了一种分布式虚拟环境系统，专门用于高超音速飞行器的仿真模拟。该系统能够支持复杂的物理计算和多用户协作，为研究人员提供了一个高效的实验平台。 本段落提出了一种基于Java和虚拟现实建模语言（VRML）的X-38高超音速飞行器分布式虚拟仿真系统，并采用客户机/服务器模型构建。详细讨论了该虚拟仿真系统的若干关键技术，包括三维场景重建与事件建模、分布式网络架构设计及数据库管理以及场景界面实现等。实践运行结果表明，此虚拟仿真系统的性能良好。
     
  • Distributed-PPO: PyTorch中的DPPO实现
    优质
    Distributed-PPO：PyTorch中的DPPO实现是一个基于深度强化学习技术的项目，专注于在PyTorch框架下高效实现分布式的Proximal Policy Optimization算法，适用于大规模多智能体系统的训练和优化。 分布式近端策略优化（DPPO）的PyTorch版本实现已经完成，并基于现有的项目进行了重构与改进，在某些环境下可能会提升学习效率。在代码中，我调整了运行均值过滤器，以改善性能尤其是在Walker2D环境中的表现。此外，我还重新设计了Actor Network和Critic Network的支持机制，这使得为特定任务创建对象成为可能，而这些对象在训练过程中是不可用的。 项目采用从Beta分布采样操作的方法，在多个任务中提高了培训速度与效果。该项目需要Python 3.5.2、OpenAI Gym mujoco-python以及PyTorch-0.3.1版本（计划于8月更新至0.4.1）。要运行代码训练模型，请进入此代码的根目录，执行以下命令：cd /root-of-this-code/python train_network.py。您还可以尝试不同的Mujoco环境来探索更多可能性。