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。

摘 要： 基于TI公司的TMS320C6657芯片，结合片外的PHY芯片88E1112，实现了千兆以太网通信接口的设计。结合TCP/IP网络模型，详细描述了TMS320C6657片内千兆以太网接口模块以及通信接口的硬件设计，介绍了网络开发包NDK的结构并运用NDK完成DSP通信接口软件设计，最终实现了DSP与PC间可靠稳定的网络传输。

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dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

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背景 五子棋，又称为连珠，是一项流行于全球的传统棋类游戏。它的规则简单却不失策略性，是老少皆宜的益智游戏。随着移动设备的普及，将五子棋游戏移植到安卓平台，不仅能提供更便捷的娱乐方式，还能利用智能设备的优势进行更多创新功能的开发。因此，本项目旨在开发一款基于Java和Android Studio的五子棋安卓应用，作为期末大作业，不仅展示学生的开发能力，还为用户提供优质的游戏体验。 目的 本项目的主要目的是通过五子棋游戏的开发，培养学生对Java编程和Android应用开发的综合能力。通过该项目，学生可以掌握Android应用的开发流程、界面设计、逻辑实现以及数据库管理等技能。同时，该项目也旨在提供一个高质量的五子棋游戏应用，供用户休闲娱乐。

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