STM32获取DHT22温湿度显示在OLED屏幕，可显示正负浮点四位温度数值。

传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。

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LTC2756概述: LTC2756 是一款 18 位乘法串行输入、电流输出数模转换器。在未做任何调节的情况下，LTC2756A 在整个温度范围内提供了完整的 18 位性能 (±1LSB INL 和 DNL 最大值)。所有的性能等级均保证了 18 位单调性。另外，该器件还提供了压控偏移和增益调节功能；而且，上电复位电路和 CLR 引脚均把 DAC 输出复位至 0V，而这与输出范围无关。 基于LTC2756 18位数模转换器电路特点: 最大 18 位 INL 误差:在整个温度范围内为 ±1LSB 可通过编程或引脚搭接提供 6 种输出范围:0V 至 5V、0V 至 10V、–2.5V 至 7.5V、±2.5V、±5V、±10V 在整个温度范围内可保证单调 干扰脉冲:0.4nV•s (3V)，2nV•s (5V) 18 位稳定时间:2.1μs 2.7V 至 5.5V 单电源操作 对于所有代码基准电流保持恒定 电压控制型偏移和增益修整 具所有寄存器回读功能的串行接口 清至 0V 和上电复位至 0V (这与输出范围无关) 28 引脚 SSOP 封装 基于LTC2756 18位数模转换器电路 PCB 3D截图: 附件内容截图:

因为研究生阶段经常用MATLAB作图，处理数据，但是MATLAB太过于庞大，不方便，就想用python处理。 问题：我们通常处理的最原始的数据是bin文件，打开后如下所示，是按16进制形式存储的。 MATLAB处理时，是按照如下方式读取前10个数，int32数据格式，上图中的红色圈表示MATLAB读取的一个数据，前10个数据表示元数据。 MATLAB读取的前10个数据的结果： 而Python中似乎没有可以在指定数据格式位数下读取bin文件中数据，例如想以python中的read()读取时，图一中的蓝线所圈的表示一个数据，图中圈了两个数据。用以下程序读取MATLAB所读取的10各数据，则需

SAP HANA数据计算后小数点位数异常的官方解决方案。。

圆周率π小数点后一亿位数.txt

仅支持16bit位宽、单声道的wav音频文件 用途：音频噪声规避辅助分析、音频各精度（位宽）效果对比、辅助教学等 用法：把要分析的wav格式音频文件修改为in.wav，放在本工具同一个文件夹下，运行本工具，输入需要保留的位数（保留高位），取值范围为4~15。16位就相当于没做任何处理，无意义，小于4位大部分音频数据已经没有数据了，所以取这个范围。 处理之后可以使用cooledit对比

日期时间位数不够前面加零 转化日期

Python安装包： Python版本：python3.6 机器位数：64位