小程序是一个易上手的东西， 对于新手来说，多看官方文档，可以初步做出比较完整的小程序，正是因为简单上手，功能实现简单，小程序是越来越火，商业价值也越来越大。 微信小程序开发和传统的H5开发还是有些不同的， 容易踩坑。 小程序是基于MVVM的的框架，合理利用数据绑定实现界面的更新是很关键的 开发时不要一股脑的写写写，多看看文档，你会发现你不小心原生写了个组件。。 进入开发平台，注册项目信息->在编辑器中上传版本->在开发版本中选择提交审核->审核通过->项目上线 轮播有几种形式， 比如常见的横向海报图片展示， 还有横纵向商品列表展示，头条信息框轮换 siwper组件很好的实现了横向海报图片展示，比如 头条信息框转换采用上下轮换， 使用scroll-view嵌套 1. 微信小程序的组件，API很强大，需要不断的探索，不断的学习，多看文档 2. 善于利用有效资源， 比如iconfont esay-moc weui等 3. 切页面要细心，善于利用弹性布局等布局方法，小程序的rpx确实很好用 4. 不要一股脑的写代码， 当函数具有复用性，应该抽象出来，封装好，这样代码才易于维护，易读

基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

这是C++实现的基于SR的可靠数据传输实验。是华中科技大学计算机网络第二次实验的部分内容，欢迎大家下载。

1. 技术组成 后台框架：SpringBoot 前端：Android 数据库：MySQL 工具：Maven, Gradle 开发环境：JDK、IDEA、AndroidStudio

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。

基于PLC的停车场车位控制系统实用文档doc.doc

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

大学毕业设计---基于欧姆龙系列plc的公交车报站系统课程报告.doc

基于C#使用winform技术的游戏平台的实现【C#课程设计】