《单片机C语言程序设计实训100例》配套代码 1.所有案例需要在Proteus7.10及以上版本上运行。 2.C程序开发集成环境Keil uVision要求3.0及以上版本。 3.压缩包提供C程序项目框架,实训设计时可参考配套书籍提供的完整源码. 4.相关器件技术手册文件可从www.icpdf.com下载。 5.案例压缩包文件建议在D盘或E盘根下解压, 放在桌面或其他位置解压时, 可能会因目录路径过长而使PROTEUS文件无法打开. 6.全书其他相关软件包括: 超级编辑器UltraEdit, 虚拟串口驱动vspd 串口助手,字模软件Zimo, 虚拟GPS软件 C#.NET2008, 文件拆分软件FileSplit等。

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深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合, 它是一种新兴的通用人工智能算法技术, 也是机器学习的前沿技术, DRL算法潜力无限, AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。DRL算法以马尔科夫决策过程为基础, 是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习算法主要包括基于动态规划 (DP) 的算法以及基于策略优化的算法, 这本书共10章, 首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始, 引起对人工智能发展和现状的介绍, 进而介绍深度强化学习的基本知识。然后分别介绍了强化学习 (重点介绍蒙特卡洛算法和时序差分算法) 和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN), 以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。最后介绍了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。

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