DDPGforRoboticsControl 这是名为深度确定性策略梯度（DDPG）的深度强化学习算法的实现，用于训练4自由度机械臂以达到移动目标。 动作空间是连续的，学习的代理会输出扭矩以使机器人移动到特定的目标位置。 环境 一个包含20个相同代理的，每个代理都有其自己的环境副本。 在这种环境下，双臂可以移动到目标位置。 对于代理人的手在目标位置中的每一步，将提供+0.1的奖励。 因此，座席的目标是在尽可能多的时间步中保持其在目标位置的位置。 观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置，旋转，速度和角速度。 每个动作是一个带有四个数字的向量，对应于适用于两个关节的扭矩。 动作向量中的每个条目都应为-1和1之间的数字。 解决环境 您的特工平均得分必须为+30（超过100个连续剧集，并且超过所有特工）。 具体来说，在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个

对四连杆机构进行数学建模，运用matlab仿真得到特定的点的位置和速度、加速度的曲线

完整英文电子版ISO/IEC 27009：2020 Information security, cybersecurity and privacy protection — Sector-specific application of ISO IEC 27001 — Requirements(信息安全，网络安全和隐私保护 - ISO IEC 27001在特定领域的应用-要求)。 本标准规定了创建特定部门标准的要求，这些标准扩展了ISO/IEC 27001，并补充或修正了ISO/IEC 27002，以支持特定部门（区域、应用领域或市场）。

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完整英文电子版 JEDEC JESD94B：2015 Application Specific Qualification Using Knowledge Based Test Methodology（使用基于知识的测试方法进行特定应用资格认证）。 本文档中描述的方法适用于具有已知故障机制的固态设备的所有特定于应用程序的可靠性测试，其中测试持续时间和条件会根据应用程序变量而变化。 本文档不涵盖基于特性的可靠性测试或本质上通过/不通过类型的测试，例如，ESD，闩锁或电气过应力。 此外，它并没有尝试涵盖每种故障机制或测试环境，但确实提供了可以扩展到其他故障机制和测试环境的方法。 本文档的目的是提供一种方法，用于根据固态设备在现场预期会遇到的使用条件来开发特定应用的可靠性评估方法。 假定与被测试产品相关的故障机制和模型是已知实体。

使用场景：需要去除txt文本中的空格、数字、特定字母等。 需要修改的txt文本叫做：train.txt 修改之后保存成：train_output.txt # ecoding=utf-8 ifn = r"train.txt" ofn = r"train_output.txt" infile = open(ifn,'rb') outfile = open(ofn,'wb') for eachline in infile.readlines(): #去掉文本行里面的空格、\t、数字（其他有要去除的也可以放到' \t1234567890'里面） lines = filter(lambda c

英特尔64和 IA-32 体系结构的软件开发人员手册卷一共4卷，此卷为卷4。要下载其他卷可看本人的其他资源。也可以直接下载合集

1.使用的是STM32F103 2.通过串口通信接收一个特定字符进行识别 （电脑串口向单片机发送1，控制LED1和LED2闪烁，最后停止） 3.可继续向单片机发送1，使LED1和LED2闪烁

1、文章：https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/115690756 2、应用场景： 2.1、 自定义请求头的HTTPHeaderField 2.2、针对NSURLSessionConfiguration设置代理IP和端口，让一些特殊的请求走自定义的隧道IP和端口 2.3、对网络请求的数据进行报文级别的加密：使用NSURLProtocol来自动监听HTTP请求并加密解密。 通过[NSURLProtocol registerClass: [NetworkInject class]];注入了自定义的NSURLProtocol类 3、原理：利用NSURLProtocol 拦截 HTTP 请求

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