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Cartpole V0-V1: Pytorch教程

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简介：
本教程采用PyTorch框架详细讲解了如何解决从CartPole V0到V1的问题，涵盖强化学习基础及代码实现。 用于解决Cartpole-V0和Cartpole-V1的强化学习（Rl）的不同方法。

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  • Cartpole V0-V1: Pytorch教程
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    本教程采用PyTorch框架详细讲解了如何解决从CartPole V0到V1的问题，涵盖强化学习基础及代码实现。 用于解决Cartpole-V0和Cartpole-V1的强化学习（Rl）的不同方法。
     
  • 基于深度强化学习与DQN的CartPole-v0实验（使用Pytorch）
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    本研究利用Pytorch平台，采用深度强化学习及DQN算法对经典控制问题CartPole-v0进行仿真实验，探索最优策略以实现杆平衡状态。 基于Pytorch实现的DQN算法应用于CartPole-v0环境之中。该程序完整复现了DQN算法，并且调整了一些参数以确保可以直接运行。DQN是传统强化学习中的Q-Learning的一种深度学习版本，其改进主要体现在三个方面：首先，它使用神经网络来逼近行为值函数；其次，通过维护一个回放缓冲区（replay buffer），每次从环境中采样得到的四元组数据被存储其中，在训练 Q 网络时再随机从中抽取若干数据进行训练；最后，DQN引入了目标网络的概念，这有助于提高算法在训练过程中的稳定性。
     
  • 在 CartPole-v0 环境下实现强化学习算法
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    本项目在CartPole-v0环境中实现了多种强化学习算法，通过模拟小车平衡杆的动作控制，验证了不同策略的有效性与应用场景。 Cart Pole 是 OpenAI 的 gym 模拟器里一个相对简单的小游戏。游戏中有一个小车，上面有一根杆子。玩家需要控制小车左右移动以保持杆子竖直状态。如果杆子倾斜角度超过 15° 或者小车移出限定范围（即从中间向两边各超出 4.8 个单位长度），则游戏结束。具体设计细节请参见相关文档文件。
     
  • YOLO v1的PyTorch实现：Yolo-PyTorch
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    简介：Yolo-PyTorch是YOLOv1算法的一个开源PyTorch版本，适用于对象检测任务。该项目提供了一个简洁、高效的解决方案，便于研究和实验。 YOLOv1在PyTorch中的实现 安装要求： ``` pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 ``` 数据集下载： 运行`./download_data.sh`脚本进行数据集的下载。
     
  • PyTorch教程：PyTorch Tutorial
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    本教程旨在为初学者提供全面学习PyTorch框架的基础知识和实践技巧，涵盖张量操作、自动求导及构建深度学习模型等内容。 PyTorch教程提供了关于如何使用PyTorch进行深度学习项目的详细指导。这些资源涵盖从基础概念到高级应用的各个方面，帮助用户快速掌握这一强大的机器学习库。
     
  • C语言教程v1.doc
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    《C语言教程v1》是一份全面介绍C编程语言的基础文档，适合初学者学习语法、数据类型及程序设计方法。包含实例讲解与练习题，帮助读者快速掌握编程技能。 C语言基本语法、操作系统知识、编译过程、常用库函数、指针的使用及内存管理、基础链表结构与排序算法。
     
  • 基于PyTorch的DQN实战教程：详解CartPole问题与四种DQN变体，附清晰注释代码
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    本教程深入讲解了使用PyTorch实现DQN算法解决经典CartPole平衡问题的方法，并提供了四种DQN改进版本及其详细注释代码。 这段文字介绍了一套基于亲身实践的DQN学习资料，使用的是gym库中的经典CartPole（小车倒立摆）模型作为环境，目标是通过训练使倒立摆在不倒的情况下保持在规定范围内移动。这套教程采用纯PyTorch框架编写，避免了Tensorflow中常见的兼容性警告问题，并且提供了良好的可视化效果，使得学习者可以直观地感受到强化学习DQN算法的学习过程和成果。因此，对于初学者来说，这是一个很好的入门途径。
     
  • GoogleNet(V1-V4)PyTorch实现代码.zip
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    本资源包含GoogleNet（Inception系列V1至V4）在PyTorch框架下的完整实现代码。适合深度学习研究者和开发者参考与应用，助力图像识别任务性能优化。 本段落深入探讨了GoogLeNet在图像分类领域的应用与原理。通过阅读这篇文章，读者可以全面理解GoogLeNet的设计思路、架构特点以及其如何有效地解决大规模图像识别问题。文章详细介绍了Inception模块的创新之处及其对网络性能的影响，并分析了如何利用该模型进行高效的特征提取和分类任务。
     
  • PyTorch教程.pdf
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    《PyTorch教程》是一本全面介绍Python深度学习框架PyTorch的指南，适合初学者和进阶用户参考。书中详细讲解了PyTorch的基本概念、操作及高级特性，并通过实例演示其在实际项目中的应用。 深度学习是一门研究如何使用数据来编程的学科，其目的是让计算机能够自动识别数据中的模式和特征，并基于这些特征执行任务。它属于机器学习的一个分支，而后者则是人工智能领域的重要组成部分。 本教程通过提供实践操作的方式，旨在帮助读者掌握Pytorch框架并加深对深度学习概念的理解。在开始使用Pytorch之前，首先会介绍一些基本的深度学习概念。尽管很多程序设计工作不一定需要深度学习技术，但在处理某些特定问题时，传统编程方法可能会遇到局限性。例如，编写一个能够识别图像中是否有猫的程序就不是一个简单的任务；这涉及到模式识别和图像理解的问题。 为了解决这类问题，深度学习采取了一种被称为“用数据编程”的方法。这种理念的核心是可以通过收集人们已经知道如何处理的数据来训练计算机模型，并让这些模型自动发现并学习数据中的特征。在这一过程中，我们不需要事先编写规则；而是通过提供大量相关数据使得机器能够从中学习规律。实现这一点通常需要使用具有多层结构的神经网络——即所谓的深度神经网络。 随着大数据集、强大硬件以及先进算法和软件工具的发展，现代深度学习模型可以处理包括图像、文本及声音信号在内的各种复杂高维度的数据类型。例如，在智能手机中，深度学习已经被用于拼写校正、语音识别和人脸识别等功能之中。 此外，教程还指出无需深厚数学或编程背景也可以进行深度学习的开发工作，并会逐步介绍需要掌握的知识点。本教程中的每个小节都配有独立运行的Jupyter记事本段落件，读者可以在个人电脑或者云端服务器上执行这些文件并随意修改代码以获得即时反馈。 最后强调的是通过结合数学、代码以及实例的方式，可以让深度学习变得更加易于接触和实践。它期望能够激发包括程序员、创业者、统计学家乃至生物学家在内的所有对深度学习感兴趣的人士入门，并深入理解这一领域。 根据教程内容可以提炼出以下关键点： 1. 深度学习定义：它是机器学习的一个子集，利用多层神经网络来识别数据中的复杂模式。 2. 机器学习与深度学习的区别：前者讨论如何通过使用数据获得函数参数的方法；后者特指采用深层神经网络技术实现的机器学习方法。 3. 数据编程概念：“用数据编程”意味着从现有知识中收集和分析相关数据，训练模型使其自动识别并学会处理这些特征。 4. 深度学习的应用范围：广泛应用于图像识别、语音识别及自然语言处理等领域内复杂的数据操作任务上。 5. 深度学习的实际应用实践性：开发深度学习模型并不一定需要深厚的数学或编程基础，通过实际操作和案例研究更容易掌握相关技能。 6. Jupyter记事本的作用：每个示例都会附带一个可运行的Jupyter笔记本段落件，方便使用者直接执行、修改代码并获得即时反馈。 7. 对未来展望：深度学习正处于计算机科学发展的重要阶段，并成为解决传统编程难以应对问题的强大工具。 这些知识点提供了理解和实践深度学习的基础框架，并强调了其在当前科技领域的关键作用。通过使用Pytorch等深度学习框架，开发者可以更便捷地构建复杂的神经网络模型，在该领域内进行创新和探索。
     
  • Profibus DP V0 STM32 Demo
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    本项目为基于STM32微控制器的PROFIBUS-DP通讯协议演示程序，旨在展示如何在嵌入式系统中实现PROFIBUS通信功能。 ProfibusDP_DPV0协议从站测试例程：个人原创基于STM32单片机，纯软件实现ProfibusDP_DPV0从站的功能。日期为2020年12月12日。 温馨提示： 1. 在UsartInit()初始化函数中，请将`Usart1Init();`这一行调整到`m_ProfibusDpPar.udUsart1BaudRate = 4;`这行之后。 2. 在Usart1Init()初始化函数中，将所有的值“12.0”修改为“15.0”，以提高通讯的稳定性。