1.国内最大的多智多智源码交易平台
2.多智能体强化学习MAAC：基于attention的actor-critic类可扩展MADRL算法
3.游戏引擎随笔 0x20：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的 Culling
4.带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码
5.Python大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件（附完整教程）
6.TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台

国内最大的源码交易平台

       国内最大的源码交易平台是CSDN软件开发网。

       CSDN软件开发网，体能体作为国内知名的协同协同IT技术交流平台，已经发展成为国内最大的源码源码交易平台。它提供了广泛的控制源码资源，涵盖了各个开发领域，理论python英雄联盟源码如Web开发、多智多智移动应用、体能体数据库管理、协同协同人工智能等。源码这个平台不仅为开发者提供了丰富的控制源码参考，还搭建了一个源码买卖的理论市场，让开发者之间可以方便地进行源码的多智多智买卖交易。

       CSDN源码交易平台的体能体优势在于其资源的丰富性和交易的便捷性。平台上汇聚了大量的协同协同优质源码，这些源码往往由经验丰富的开发者上传，质量有保证。同时，平台提供了详尽的源码分类和搜索功能，帮助用户快速定位到所需的源码资源。交易流程也设计得十分简洁明了，从浏览源码、下单购买到完成交易，用户都能获得流畅的体验。

       除了基本的源码交易服务，CSDN还提供了一系列的附加服务，如源码定制开发、技术咨询等，这些服务进一步增强了用户粘性，也为平台吸引了更多的专业开发者。举例来说，如果一个企业需要一套特定的管理系统源码，他们不仅可以在CSDN上找到现成的qbytearray构造函数源码源码进行购买，还可以联系平台上的专业开发者进行定制开发，这种一站式的服务大大提升了交易效率和用户满意度。

       综上所述，CSDN软件开发网以其丰富的源码资源、便捷的交易流程和完善的附加服务，稳坐国内最大源码交易平台的宝座。无论是对于需要源码的个人开发者，还是寻求技术解决方案的企业，CSDN都是一个值得信赖的选择。

多智能体强化学习MAAC：基于attention的actor-critic类可扩展MADRL算法

       在研究了强化学习的不同路径后，我决定回归到多智能体强化学习领域，尽管它相对于元强化学习和分层强化学习等显得较为冷门。多智能体的资料相对丰富，社区活跃，这对我这个需要独立研究的人来说是个优势。尽管去年学长曾建议我避开多智能体，但我决定挑战自我，尽管可能面临更多困难，至少问题会更加具体，而不是一直在思考能做什么。

       MAAC是一种基于actor-critic的多智能体合作学习算法，它结合了MADDPG、COMA、VDN和attention机制，虽然创新性不显著，但它加深了对多智能体协作算法的理解。尽管它可能更适合离散任务，但作者并未充分测试在连续任务中的表现。MAAC的核心是注意力机制，它解决了MADDPG中critic输入随着智能体数量增加而呈指数增长的扩展性问题，同时借鉴了COMA的反事实基线来区分每个智能体的贡献，并利用VDN的美食攻略app源码思想进行集中训练。

       多智能体强化学习分为两大类：一类是[learn to communicate]，强调智能体间的交流以提升算法性能；另一类是[learn to cooperate]，如MAAC，通过集中式critic学习全局信息以缓解环境非平稳性，但执行时智能体策略独立，不传递信息。MADDPG是[learn to cooperate]的典型代表，每个智能体学习自己的critic和actor，但critic输入过大导致扩展性受限。相比之下，COMA更侧重于同质智能体，共享一个critic，解决了信用分配问题。

       MAAC的创新在于其注意力机制，通过其他智能体的观测-动作对，智能体可以针对性地选择信息，这在处理大量智能体时提高了效率。它同时借鉴了SAC算法的训练方法，但对连续任务的支持并未充分探讨。尽管在实验中显示了优势，但仍需注意可能存在的过度复杂化和对连续任务适用性的疑问。

       总结来说，MAAC通过巧妙地整合多种技术，提升了多智能体强化学习的效率和扩展性，但其实际效果和适应性仍有待进一步实验验证。如果你对MAAC与MADDPG的比较感兴趣，可能需要深入阅读相关论文和源代码以获取更准确的见解。

游戏引擎随笔 0x：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的 Culling

       在UE5 Nanite的渲染深度中，一个关键组件是其独特的剔除策略，特别是通过高效的BVH（Bounded Volume Hierarchy）和Cluster Culling技术。Nanite的目标在于智能地控制GPU资源，避免不必要的jackson原理源码分析三角形绘制，确保每一点计算都被最大化利用。

       首先，Nanite的渲染流程中，异步数据传输和GPU初始化完成后，进入CullRasterize阶段，其中的PersistentCulling pass至关重要。它分为两个步骤： BVH Node Culling 和 Cluster Culling，每个阶段都利用多线程并行处理，实现了GPU性能的极致发挥。

       在Node Culling中，每个线程处理8个节点，通过Packed Node数据结构，确保数据的一致性和同步性。每组个线程间通过MPMC Job Queue协同工作，保证了负载均衡，避免了GPU资源的浪费。GroupNodeMask和NodeReadyMask等优化策略，确保了节点处理的高效性和准确性。

       核心部分是TGS GroupNodeData，它接收并处理来自候选节点的Packed Node，进行实例数据、动态数据和BVH节点数据的整合。通过Frustum Culling，仅保留可见的节点，非叶节点的计数更新和候选Cluster的生成，都在这个过程中完成。

       叶节点的Cluster Culling更为精细，通过计算Screen Rect，判断是否适合渲染。当遇到硬件光栅化需求时，Nanite会利用上一帧的LocalToClip矩阵进行HZB遮挡剔除，确保每个Cluster的内核源码配置zram可见性和正确性。

       在硬件光栅化中，VisibleClusterOffset的计算和Cluster的有序写入，体现了UE5团队对性能的精心调教。而软光栅化则采取相反的存储策略，确保了渲染的高效执行。

       尽管Nanite在百万面模型处理上展现出惊人的0.5ms速度，但它并非无懈可击，如不支持Forward Rendering。然而，随着UE5技术的不断迭代，Nanite的潜力和优化空间将继续扩展，推动着游戏开发的创新边界。

       总之，UE5 Nanite的渲染篇是技术与艺术的完美融合，通过深度剖析其渲染流程，我们不仅能领略到高效剔除策略的魅力，更能感受到Unreal团队在性能优化上的匠心独运。深入源码，解锁游戏引擎的内在魔力，让我们一起期待Nanite在未来的更多可能。

带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码

       该系统集安全防护和国际化多语言功能于一身，确保了客户信息的安全性同时支持全球多语言交流，助力外贸新机遇。

       采用Thinkphp5和Workerman框架，搭配Nginx、PHP7.3和MySQL5.6环境，构建稳定高效的服务平台。支持多商户客服模式，不限坐席数量，用户可独立运行系统，数据存储于自服务器上，提供SSL加密和离线对话功能。

       系统更新日志涵盖多项功能优化，如新增桌面右下角悬浮推送，方便用户在进行其他操作时亦能即时回复客户消息。此外，聊天页面集成常见问题及品牌logo、公司简介，提升用户沟通效率。客服配置中心增设自定义上传广告及链接选项，增强个性化服务体验。会话页面允许用户上传背景，进一步定制化交互环境。

       欲获取源代码，请访问客服系统.zip文件，存放于蓝奏云。

Python大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件（附完整教程）

       实现功能

       ChatDev是一个多智能体协作框架，它模拟一个虚拟的软件公司。当用户提出一个具体的任务需求时，不同的智能体角色会进行交互式协同，从而生产出一个完整的软件，包括源代码、环境依赖说明书、用户手册等。本文将演示如何利用ChatDev项目自动开发一个游戏软件的完整步骤。

       实现代码

       环境

       步骤

       第一步：克隆GitHub存储库。首先，在cmd命令工具下使用以下命令克隆存储库：

       在D:\workspace\software-factory就会出现项目文件夹D:\workspace\software-factory\ChatDev

       第二步：设置Python环境。使用以下命令创建anaconda环境chatdev，并激活环境：

       第三步：安装依赖项。进入ChatDev目录并运行以下命令来安装必要的依赖项：

       第四步：设置OpenAI API密钥。在Windows系统cmd上：

       第五步：构建软件。使用以下命令启动生成您的软件，将[design a basic Gomoku game]替换为您的想法描述，将[Gomoku] 替换为您想要的项目名称：

       第六步：运行软件。生成后，在WareHouse 目录下的特定项目文件夹中找到软件，例如[Gomoku]_DefaultOrganization_。在该目录中运行以下命令来运行软件：

       注：本文只是展示了利用ChatDev应用的一个简单实例，可以通过以下链接了解更多

       实现效果

       项目文件夹：

       运行结果：

TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台

       TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台是全球最受欢迎的ROS平台，以小型、低成本、可编程的移动机器人形式出现，广泛应用于教育、研究和业余爱好。

       TurtleBot3系列，如TurtleBot3 Burger和TurtleBot3 Waffle Pi，提供移动跟随功能，集成开放式机械手，能够实现°激光距离传感器LDS-，模块化执行器，以及可扩展性，支持多种自定义选项，如控制板、计算机和传感器等，具有强大的传感器阵容和尺寸小的特性。

       TurtleBot3 Burger和Waffle Pi提供了强大的功能，如使用增强的°LiDAR、9轴惯性测量单元和精确编码器，以及Intel®RealSense™和识别SDK等，支持自主定位与导航、SLAM地图构建、物体识别与抓取等功能，适合ROS教学、科学研究、多机器人协作，以及机器人爱好者的产品原型设计。

       此外，TurtleBot3还具备强大的传感器阵容，包括增强的°LiDAR、9轴惯性测量单元和精确编码器等，配合功能强大的Intel®RealSense™和识别SDK，以及高效率的Raspberry Pi相机，是制造移动机器人的最佳硬件解决方案。

       TurtleBot3的硬件、固件和软件是开源的，方便用户下载、修改和共享源代码，所有组件均采用注模塑料制造，成本低廉，也提供3D CAD数据用于3D打印。对于想要自己制作OpenCR1.0板的用户，详细信息包括原理图、PCB gerber文件、BOM和固件源代码均已开放。

       TurtleBot3的视觉PRO版-TB3汉堡视觉PRO版，结合度SLAM导航和规划、3D点云探测、二维码识别和WIFI通讯模块，实现多智能体组网。旨在成为学生“软件开发”、“动手实践”、“多机器人协作”、“创意展示”、“竞赛”等综合平台，最大程度激发学生们对机器人学习兴趣。

       TurtleBot 2i移动研究机器人基于ROS的模块化机器人平台，对TurtleBot的先前迭代进行了改进，具有全新设计的模块化底盘，并实现了对机械臂的本地支持，提供Pincher MK3 4 DOF机械臂，允许机器人与现实世界中的小物体交互，适合个人自主搭建、机器人研发与教育、多功能机器人研究以及开源社区软件培训。

       TurtleBot 2i配备有ROS开放源码的SDK及示例源代码，帮助使用者开发和测试自己的机器人算法程序，价格便宜，非常适合做机器人研究以及提供个人或家庭的机器人开发平台，广泛被院校、研究所以及个人采用。智能佳提供专业的技术服务支持团队，确保购买后无忧使用。

星野创建的智能体会被公开吗

       否。

       首先，要明确“星野”在这个问题中的身份。我假设“星野”是一个个体或私人组织。从这个角度来看，星野创建的智能体是否公开，主要取决于星野的意愿。通常情况下，个体或私人组织有权决定他们创作的作品、产品或研究成果是否公开。

       其次，智能体通常涉及大量的研发工作、资金投入和时间成本。这些投入可能涉及商业机密、知识产权或具有竞争优势的技术。因此，从经济和法律的角度来看，星野可能会选择保护其智能体的技术和知识产权，以避免被他人复制或商业利用。

       再者，智能体可能涉及到伦理和社会责任的问题。例如，如果智能体具有决策能力，它可能会对社会产生影响。在这种情况下，星野可能需要确保智能体的行为和决策是符合伦理的，并对其进行充分的测试。这也可能是一个不公开智能体的原因，以便在公开之前进行充分的测试和验证。

       然而，如果星野是一个开源组织或倡导开源技术的组织，那么它可能会选择公开其智能体的源代码和技术。这样做的好处是可以促进技术的共享和进步，通过社区的合作和贡献来完善智能体。例如，TensorFlow等开源机器学习框架就是这样做的，它们公开源代码，允许开发者在全球范围内共享和改进技术。

       总之，星野创建的智能体是否会被公开，取决于多种因素，包括星野的身份、经济和法律考虑、伦理和社会责任以及可能的开源策略等。在没有更多具体信息的情况下，不能给出一个确定的答案。