从零学强化学习
沿着 14 课路径阅读纯 numpy 代码，并观察强化学习算法在控制与蜂群环境中的训练表现。
HMXLapp 是一个从第一行代码实现强化学习的课程型项目展示页。内容不依赖 gym 或 stable-baselines 等现成强化学习框架，以 Python 和 numpy 编写表格方法、策略梯度、价值网络、Actor-Critic、PPO、TRPO、SAC 等算法。页面展示蜂群编队与四旋翼悬停的真实训练指标，并通过浏览器画布模拟四旋翼内环物理、八智能体圆形编队以及带障碍的蜂群追逃。14 课学习路径将概念笔记、短代码、测试和示例串联起来，项目结构区进一步列出核心模块及运行全部测试的命令。
核心亮点
纯 numpy 实现
核心算法不依赖现成框架
14 课递进路径
从表格方法到蜂群对抗
真实训练指标
展示回报与位置误差数据
实时环境模拟
三个控制场景持续动态演示
可读项目结构
算法概念与文件一一对应
如何使用
浏览训练结果
从顶部选择训练结果，查看蜂群编队和四旋翼悬停任务的回报、位置误差、训练状态及环境设计说明，先了解项目当前已经验证的能力与仍在优化的部分。
观察环境演示
进入环境演示区域后观察三个实时画布，结合卡片下方的局部观测、速度指令、去中心化和固定猎物等标签，理解被控对象、策略输入与任务目标之间的关系。
按课程顺序学习
在学习路径中从第 01 课开始，依次阅读每课列出的笔记文件，再对照对应算法代码，最后运行测试和示例验证是否真正掌握概念。
查找代码模块
通过项目结构区将课程概念映射到 rl 目录中的具体文件；需要整体验证时，可按照页面给出的 pytest 命令运行全部测试。
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