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使用 simulink 工具箱在 Matlab 7.0 中使用晶闸管模型的循环换流器。 它将 50Hz 频率转换为 25Hz。

一、LiteFlow是做什么的 liteflow是一个基于任务版本来实现的分布式任务流调度系统 1.实现任务在任务流间共享 2.任务/任务流的可视化配置 3.一键修复任务/任务流修复提高数据修复效率 4.动态表单+容器机制，提供一个可扩展性比较强的执行引擎 5.执行者可以运行任何类型的任务，shell、python 二、LiteFlow项目介绍 1.项目主要分为控制台和执行引擎 1) 主要用来配置以及调度任务 2) 执行引擎(EXECUTOR) 依托容器->插件->任务实现 容器分为同步容器和异步容器 三、相关知识 1. 2. 3. 4. 5.项目部署相关 相关项目 dubbo azkaban

控制协议：udp、串口和键盘都可控制 播放能力：支持4k，各种模式媒体无缝切换，适合展厅使用智能控制。暂停播放重播，音量控制，电脑关机重启和音量控制，播放器画面命令控制显示和隐藏，拓展屏幕无需拼接，自动拉满，支持选择指定屏幕显示。支持调用其他程序打开，和关闭其他层序 使用方式：无需安装插件，打开即可运行 适用领域：展厅多媒体智能播放控制 下载后若有问题请联系~~~

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深度Q学习 在OpenAI Gym上测试了具有基本或双重q-learning训练算法的深度q-networn，对决q-network的实现。 先决条件 该项目是使用Python 3.5和Tensorflow（通过tensorflow-gpu 1.2.1测试）实现的。 可用的环境来自OpenAi Gym。 要安装健身房，请访问 。 要工作需要来自atari_wrappers.py 训练网络 使用train.py模块执行网络培训。 它要求将要学习的体育馆环境作为参数。 可选地，可以指定要使用的网络类型和学习算法。 可以使用--checkpoint参数提供网络权重，使用--training_info参数提供培训状态（例如，当前步骤，总步骤，体验重播缓冲区数据）从检查点重新开始培训。 通过使用--checkpoint_step，可以指定保存检查点的步骤数。 python train.py --