phys-sim-book 是一本基于物理的仿真理论和算法的在线免费书籍，涵盖了计算机图形学、碰撞处理、有限元方法、弹性动力学和增量势接触等多个主题。该书详细解释了物理仿真的核心理论和算法，适合计算机图形学和物理仿真领域的学习和研究。
该项目提供了用于Google扫描对象数据集的MuJoCo模型，旨在支持物体识别和机器人操作任务。它包含多种真实物体的详细几何数据，并与MuJoCo仿真环境无缝集成，适用于多种物理仿真和机器人研究。
Taichi是一种嵌入在Python中的领域特定语言，旨在加速Python代码执行，使其运行速度接近C++甚至CUDA，提供高性能的计算能力，同时保持Python的灵活性和简洁性。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，并内置自动微分功能，具有强大的并行计算能力，适合各类高性能计算任务。
Menagerie是由DeepMind策划的高质量MuJoCo物理引擎模型集合，包含多种类型的模型，适用于不同的应用场景，易于集成并提供丰富的文档和示例，帮助研究人员和开发者更好地进行物理仿真和机器人控制。
MuJoCo MPC 是一个用于交互式实时预测控制的应用和软件框架，能够轻松编写和解决复杂的机器人任务。它利用高效的物理仿真，支持多种复杂机器人任务的实时行为合成和控制。
MuJoCo Python 可视化工具：用于MuJoCo物理引擎的交互式渲染器，支持Python官方绑定，简化仿真和可视化过程。该工具提供了丰富的可视化选项，帮助用户更好地理解和调试物理仿真。
AgiBot-World是全球首个大规模高品质机器人操作基准测试平台，提供百万级轨迹数据和百种真实世界场景，支持精细操作、工具使用和多机器人协作，旨在推动机器人技术的发展与应用。
MATLAB是工程师和科学家用于多种应用的全面编程和数值计算平台，适用于数据分析、算法开发和模型创建，特别是在人工智能领域。
这款机械臂机器人可以帮助用户完成各种家务，功能强大，几乎可以代替保姆的工作。
一个开源的量化金融自动交易框架，包含市场环境、智能体和应用，提供先进的算法核心以辅助连续交易决策。
rs是一个基于JAX的随机搜索实现，专为运动任务设计，能够高效地利用MuJoCo XLA (MJX)进行训练，支持多种运动环境，便于研究和实验。
