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使用说明在zip压缩包 README 文件中，请仔细阅读。 项目简介 基于stm32F407+FreeRTOS+ESP8266的实时气象站系统，通过物联网技术实时读取天气情况，温度以及自带了一个计时功能。 所需设备 stm32F407，淘晶驰串口屏，ESP8266； 串口屏连接串口3，ESP8266连接串口2，串口1用于打印状态。 实现过程 通过对ESP8266发送AT指令，从服务器读取天气的json数据，然后通过cJSON解码数据，最后FreeRTOS对任务进行管理（FreeRTOS和cJSON有冲突，需要将cJSON申请内存空间的函数替换成FreeRTOS申请内存的函数，每次解码后，一定要释放内存，否则解码会卡死，而且需要把Heap_size设置稍微大一点，推荐设置为4096）

MYECPLISE+ORACLE开发环境，可作为课程设计或者毕业设计参考使用。

1.1 技术规范表 表 1。技术参数 功能 详细 包装 光学 lga12 尺寸 4.40 x 2.40 x 1.00 mm 工作温度 2.6 至 3.5 v 工作温度 -20 至 70°C 红外发射器 940 nm I2C 高达 400 khz (fast 模式) 串行总线地址: 0x52 1.2 系统框图 图 1。VL53L0X 框图

Android 项目是使用 Android 操作系统和相关开发工具开发的一款移动应用程序。Android 平台提供了丰富的功能和接口，开发人员可以使用 Java 或 Kotlin 等编程语言编写 Android 应用程序。Android 项目也可以是针对特定设备或特定需求进行自定义开发的软件解决方案。 以下是 Android 项目的一些主要特点和资料介绍： 1. 开放源代码：Android 是基于 Linux 内核的开源操作系统，开发人员可以自由获取、使用和修改源代码。 2. 多样化的硬件设备支持：Android 支持多种硬件设备和屏幕尺寸，可以运行于手机、平板电脑、电视、手表等多种设备上。 3. 灵活的用户界面：Android 提供了丰富的用户界面控件和布局方式，可以实现漂亮、个性化的用户界面。 4. 响应式设计：Android 应用程序可以根据设备类型、屏幕尺寸等因素调整布局和显示方式，以适应不同的设备和用户需求。 5. 多媒体支持：Android 支持常见的音频、视频、图像等多媒体格式，可以实现各种多媒体应用。 6. 数据存储：Android 提供了多种数据存储方式，包括 SQLite 数据库、文件存储、SharedPreferences 等。 7. 网络通信：Android 支持多种网络通信方式，包括 HTTP、TCP、UDP 等。 8. 社交媒体集成：Android 提供了集成社交媒体的功能，可以实现与 Facebook、Twitter、Google+ 等社交媒体的交互。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。 3. 不可商用，一切后果由使用者承担。

在模拟器上实现在任意访存块地址流下Cache存储器的存储过程，并求出命中率 要求如下： 1．Cache—主存：映像方式要实现全相联、直接映象、组相联方式三种方式，并选择每一种映像方式下输出结果；替换算法一般使用LRU算法。 3．求出命中率；显示替换的全过程；

使用 Simulink 进行二阶导纳系统的完整仿真的示例，包括四个模块：expect_input、admittance_ctrl_fext、position_control_fext 和 plant_dynamics_fext。 打开 Simulink 并创建一个新的模型。 在模型中添加以下模块： expect_input 模块：用于生成期望输入信号。 admittance_ctrl_fext 模块：表示导纳控制器，用于计算期望位置。 position_control_fext 模块：表示位置控制器，用于计算控制力。 plant_dynamics_fext 模块：表示系统动力学，用于计算系统响应。

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。