【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

利用XML技术对地质钻孔数据进行编码,并使用Oracle数据库的XMLDB技术及其组件实现钻孔信息的数据库管理,然后以此数据库为Surpac软件的后台数据库进行矿体的三维可视化。

如何用软件实现步进电机细分驱动？细分驱动，转动更 稳定

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。

基于multisim电路仿真软件实现PID环控制的温度控制系统multisim14 仿真源文件，利用电阻丝模拟温度发生装置，将产生的热量反馈到输入端进行PID运算，仅供学习设计参考。

基于SDIO的接口软件实现，介绍SDIO的各项基本原理及实现技术。

绍了微机（PC）与嵌入式计算机系统的串行通讯的方法，叙述了嵌入式计算机在温控系统中的应用和硬件结构，给出了Windows98下的串行通讯程序。

摘要：硅压阻式压力传感器的零点温度漂移和灵敏度温度漂移是影响传感器性能的主要因素之一，如何能使该类误差得到有效补偿对于提高其性能很有意义。通过对硅压阻式压力传感器建立高阶温度补偿模型进行温度误差补偿是一种有效的方法，并在该模型基础上给出了拟合系数计算方法，并用Matlab GUI软件来实现温度补偿系数计算，进而实现传感器输出的动态温补，达到了很好的输出线性性。实验结果表明，补偿后传感器输出的非线性误差小于0.5% F.S. 　　0 引言 　　硅压阻式压力传感器利用半导体材料的压阻效应来进行压力测量，以其体积小、灵敏度高、工艺成熟等优点，在各行业中得到了广泛应用。实际工程应用中由于硅材料受温

遗传算法——理论、应用与软件实现 学习遗传算法的必备书籍，还有一本就是《MATLAB遗传算法工具箱及应用》，一样上传大家共同分享。

数字信号处理实验，包含代码跟实验截图，注释清晰明了，实验结果正确