迈瑞BC-5000系列中文使用说明书

模仿学习 此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现： 优势演员评论家（A2C） 的同步变体 近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法 ， ，， 策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法 （尚不起作用...） 行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术 每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。 为什么回购被称为“模仿学习”？ 当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。 但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。 结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴趣，并打算添加一些相关算法。 当前功能 目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。 每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。 Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma

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BC45 BC++ 4.5 开发工具，编译DOS的程序，虽然很古老了，但是在一些嵌入式应用的地方，比如保护模式的DOS，还经常用得到。

具体说明了BCH算法的讲解过程，有一定的参考价值，可以来考虑看看

自己从linux下移植到windows下的bc-1.06，非常好用的。

普林斯顿AP教材2015版 Cracking the AP Calculus BC Exam, 2015 Edition (College Test Preparation) - Princeton Review

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