机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

强化学习算法-基于python的强化学习actor-critic算法实现

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强化学习算法

强化学习方面的ppt 讲述了强化学习的方法，应用，强化学习的因素，分类，是个很好的ppt

强化学习Qlearning算法matlab

一个简单的matlab的M语言编写的强化学习Q-Learning算法

Q学习算法（Q-learning）

讲述Q学习算法基本原理，并通过几个小例子初步了解q学习算法应用。

各种强化学习算法

各种强化学习算法

强化学习matlab代码

强化学习算法，实现强化学习对网络资源的分配，目的是频谱利用最大化

Q学习matlab代码+注释

Q学习的matlab代码。自己写的并且配了详细注释，很好理解。

mdp（马尔科夫过程）的MATLAB代码

mdp（马尔科夫过程）的MATLAB代码，马尔可夫决策过程（Markov decision processes）matlab程序，m文件，从工具箱中调用，有英文说明。本人亲测，程序可用，结果正确。

强化学习最优路径寻找算法

通过强化学习算法，实现最短路径寻找，确定路径起点与终点，设置路径权重，完成路径规划。

基于强化学习的路径规划

运用强化学习算法在网格环境中进行了路径规划

增强学习算法 Algorithms for Reinforcement Learning

Algorithms for Reinforcement Learning PDF+PPT

强化学习入门及其实现代码

资料介绍了强化学习的基本概念概念、与其他机器学习方法的比较、基本原理和简单代码实例

Q 学习算法，希望对那些想使用Q学习算法的人有所帮助

强化学习 Q学习算法matlab实现 多智能体模拟仿真 算法基本思路概括，引导。强化学习的q学习算法,能够通过此算法，使得某种动作不断得到加强，希望对那些想使用Q学习算法的人有所帮助

Q学习，matlab

Q学习，很有帮助.jie shao le Q-learning de ji ben shiyong

Python-强化学习算法的实现

这个库提供了代码,练习和受欢迎的强化学习算法的解决方案

matlab q学习代码

matlab q学习实例代码

Q学习，MATLAB程序 以及相关PDF文件

利用MATLAB写的Q学习的程序，同时附件包含Q学习在交通控制中的应用，希望能帮到相关人员

贝叶斯学习和增强：贝叶斯分类器和Adaboost算法的实现

贝叶斯学习与增强 贝叶斯分类器和Adaboost算法的实现可生成跨训练数据的不同分布生成的多个假设。

强化学习DQN

这本书详细介绍了强化学习的常用算法以及算法原理，从蒙特卡罗方法到Q_learning最终到DQN

Q学习算法C语言程序（亲测完美运行）

这是一个完美的Q学习算法C语言程序，外国大神写的，亲测100%零error，零warning无压力！含有大量注释，帮助理解！只需要简单修改几个数字参数，就能输出你想要的Q值表！

强化学习算法（Csaba Szepesvari）Algorithms for Reinforcement Learning (Csaba Szepesvari)

本书重点研究基于强大的动态编程理论的强化学习算法。 它给出了学习问题的相当全面的目录，描述了核心思想，注意到了大量最新的算法，然后讨论了它们的理论特性和局限性。

强化学习（TD算法）

强化学习的任务就是利用观察到的回报来学习针对某个环境的最优或接近最优策略。它作为一种无导师机器学习方法，把环境的反馈作为 输入、通过学习选择能达到其目标的最优动作

Q学习走迷宫的经典Matlab源代码

强化学习的经典案例，Q学习法解决迷宫问题的经典Matlab源代码。

强化学习TD算法MATLAB程序

MALTAB例程，实现强化学习TD算法，为强化学习算法的学习者提供帮助

强化学习简单实现（C++）

强化学习简单实现 开发语言：C++ 运行环境：Ubuntu 16.06

Qt 5实现串口调试助手 （源工程文件、0积分下载）

基于Qt 5实现串口调试助手，程序仅供参考，修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题，新增了窗口自适应（ui文件设置栅格），文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。

【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记（全600页）.pdf

SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下： 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态 静态变量 39 1.3 设计例化和连接 45 第二章 验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 性能验证 410 第三章 SV组件实现 99 3.1 接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2 采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3 测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4 调试方法 150 第四章 验证的计划 166 4.1 计划概述 166 4.2 计划的内容 173 4.3 计划的实现 185 4.4 计划的进程评估 194 第五章 验证的管理 277 6.1 验证的周期检查 277 6.2 管理三要素 291 6.3 验证的收敛 303 6.4 问题追踪 314 6.5 团队建设 321 6.6 验证的专业化 330 第六章 验证平台的结构 48 2.1 测试平台 49 2.2 硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3 激励发生器 67 channel initiator 72 register initiator 73 2.4 监测器 74 2.5 比较器 81 2.6 验证结构 95 第七章 激励发生封装：类 209 5.1 概述 209 5.2 类的成员 233 5.3 类的继承 245 三种类型权限 protected/local/public 247 this super 253 成员覆盖 257 5.4 句柄的使用 263 5.5 包的使用 269 第八章 激励发生的随机化 340 7.1 随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2 约束块控制 358 7.3 随机函数 366 7.4 数组约束 373 7.5 随机控制 388 第九章 线程与通信 432 9.1 线程的使用 432 9.2 线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3 线程的通信 458 第十章 进程评估：覆盖率 495 10.1 覆盖率类型 495 10.2 功能覆盖策略 510 10.3 覆盖组 516 10.4 数据采样 524 10.5 覆盖选项 544 10.6 数据分析 550 第十一章 SV语言核心进阶 552 11.1 类型转换 552 11.2 虚方法 564 11.3 对象拷贝 575 11.4 回调函数 584 11.5 参数化的类 590 第十二章 UVM简介 392 8.2 UVM简介 414 8.3 UVM组件 420 8.4 UVM环境 425

AutoSAR标准协议4.2.2

AutoSAR标准协议规范4.2.2，里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义

光伏-储能并网系统仿真.rar

该文件是清华大学储能课的期末大作业。用SIMULINK搭建了一个完整的光伏-储能并网系统。我的博客中介绍了系统实现的具体方法，欢迎查看！