单位点突变引物设计，snp位点引物设计，很不错

多通道深度Q网络 该存储库包括用于参数化动作空间MDP的几种强化学习算法： P-DQN MP-DQN SP-DQN PA-DDPG 豪 Q-PAMDP 多遍深层Q网络（MP-DQN）通过使用几次遍历（并行批处理）将动作参数输入分配到Q网络来解决P-DQN的过度参数化问题。 拆分深度Q网络（SP-DQN）是一种慢得多的解决方案，它使用具有/不具有共享特征提取层的多个Q网络。 还为P-DQN提供了加权索引的动作参数损失函数。 依存关系 Python 3.5+（已通过3.5和3.6测试） pytorch 0.4.1（1.0+应该可以，但是会慢一些） 体育馆0.10.5 麻木 点击 域 提供了实验脚本，可通过参数化操作在以下域上运行每种算法： 平台（ ） 机器人足球进球（ ） 半场进攻（ ） 上述OpenAI Gym环境的最简单安装方法如下： pip in

MP Mission Planner 飞控地面控制站

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RAN.WG4.MP.0-v07.00：O-RAN Alliance Working Group 4 Management Plane Specification

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Windows上使用的驱动，可正常放心使用！

sympy有个vector 模块，里面提供了求解标量场、向量场的梯度、散度、旋度等计算,官方参考连接： http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/index.html sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式： 一个是使用∇∇算子，sympy提供了类Del()，该类的方法有：cross、dot和gradient，cross就是叉乘，计算旋度的，dot是点乘，用于计算散度，gradient自然就是计算梯度的。 另一种方法就是直接调用相关的API：curl、divergence和gradient，这些函数都在模块sympy.vector 下面