环境影响评价大气预测软件，对一个项目的污染物、污染源、项目特征和气象数据进行录入、保存和必要的预处理。项目特征包括背景图及其定位、地形高程、现状监测数据以及敏感点和厂界线定义。环评软件工具

Uibot (RPA设计软件）培训前期准备指南————课前材料

【项目资源】：图像处理。包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

GL3224读卡器1539固件带升级软件，升级软件和固件已修改好，直接点击升级。

周立功usb转can的上位机软件以及驱动

软件需求分析英文课件，供自己查看

MS-DOS6.22与Linux0.11操作系统与源代码以及运行在DOS上的软件初始版本。具体包括： MS-DOS6.22中文版与英文版原版系统（可从msdn.itellyou.cn下载）； MS-DOS6.21源代码； 一些MS-DOS的参考资料； 一些运行在MS-DOS下的软件--ceegee-master-debug-latest、cylindrix； Apple II DOS source code； linux0.11,msdos,photoshop v1.0.1源代码； Intel 8086、8088 debugger for MSDOS written in MASM Microsoft DOS V1.1 and V2.0 and Word for Windows Version 1.1a 源代码等；仅供学习参考。以上均来源于各开源网站，请支持开源。由于文件较多，如果其中部分内容可能存在上传时破损内，有下载地址，可参照下载。此处上传以备用、防止丢失以及再次下载。由于上述软件造成的任何问题，本人概不承担。收集不易，如果有用希望大家多支持，也可以留言交流。

网页封包POST/GET/PEAD测试工具是一款免费的简单易用的可以帮助用户快速拦截网页数据的网页封包拦截器。有了这款网页封包截取软件，你就用POST或GET或HEAD测试网络数据封包，便于分析和研究。 网页封包拦截器使用方法： 1、解压缩运行软件 2、输入封包地址和访问方式 3、等待数据返回即可

强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

用 Simulink 开发符合 ISO26262 和 AUTOSAR 的应用软件，使模型生成的代码符合实际的汽车开发使用