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RSS订阅原创 [ble_mesh]3.9 Mesh beacon
英文太垃圾，纯属个人翻译，用于后期个人需要，看起来方便～目录3.9 Mesh beacon3.9.2 Unprovisioned Device beacon3.9.3 Secure Network beacon3.9.3.1 Secure Network beacon behavior3.9.4 Mesh Private beacon3.9.4.1 Private beacon generation3.9 Mesh beaconMesh beacons...
2021-08-13 16:54:59
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原创 蓝牙mesh笔记（一）
3.4 network layer3.4.2 地址network layer 定义了四种地址类型（地址长度为16bit)：未分配地址单播地址虚拟地址群组地址地址地址类型0b0000000000000000未分配地址0b0xxxxxxxxxxxxxxx (excluding 0b0000000000000000)单播地址0b10xxxxxxxxxxxxxx虚拟地址0b11xxxxxxxxxxxxxx群组地址3.4.2.1 未分配地址定义：
2021-03-29 16:15:30
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原创 python2.7安装mitmproxy0.13
python2.7安装mitmproxy0.13第一次用mac系统，对操作一脸懵逼！！！！首先打开终端(iTerm),输入：sudo pip install mitmproxy==0.13然后报错了！！！然后需要对pip进行更新！！sudo pip install --upgrade pip继续安装：sudo pip install mitmproxy == 0.13最后看一下...
2019-12-04 19:22:07
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原创 使用git bash时报错：系统找不到指定的文件
解决方法：将中文路径改成英语；换就话说就是文件夹不能用中文命名，改成英文就好了修改路径后：D:\end to end software\Git，就可以使用git bash
2019-07-15 17:46:35
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转载 json函数笔记
使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json。json.dumps:将 Python 对象编码成 JSON 字符串例子：python 原始类型向 json 类型的转化对照表：pytthonjsondictobjectlist,tuplearraystr,unicodestringint, long, floatnumbe...
2019-06-27 15:11:27
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原创 np.random.permutation()解析
np.random.permutation()：随机排列序列。例1：对0-5之间的序列进行随机排序例2：对一个list进行随机排序多维度的咋回事？来看一个例子：a矩阵输出为：现在看c矩阵，我运行了两次：第一次运行结果：然后，我又运行了一次：通过这个例子可以看出，对于一个多维的输入，只是在第一维上进行了随机排序。对这个这个3×3矩阵来说，只是对行进行随机排序。...
2019-06-26 16:58:41
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原创 np.argmax()函数解析
一维取出a中元素最大值所对应的索引，此时最大值位6，其对应的位置索引值为4，（索引值默认从0开始）二维按列比较，输出最大值的索引。三维先看矩阵的第一行，按列比较，输出最大值的索引；然后看矩阵的第二行，按列比较，输出最大值的索引；再看矩阵的第三行，按列比较，输出最大值的索引。...
2019-06-11 14:44:24
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翻译 《Deep Reinforcement Learning framework for Autonomous Driving》翻译
《Deep Reinforcement Learning framework for Autonomous Driving》翻译摘要强化学习被认为是一种强大的人工智能范式，可以通过与环境的互动和从错误中学习来教机器。尽管它被认为是实用的，但它还没有成功地应用于汽车应用。基于Atari游戏学习的成功演示和Go by谷歌DeepMind，我们提出了一个使用深度强化学习的自主驾驶框架。这一点特别重要...
2019-04-25 21:10:02
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转载 强化学习（1）：马尔科夫决策过程
强化学习（1）：马尔科夫决策过程强化学习的基本原理：智能体在完成某项任务时，首先通过动作A与周围环境进行交互，在动作A和环境的作用下，智能体会产生新的状态，同时环境会给出一个立即回报。如此循环下去，智能体与环境不断交互从而产生很多数据。强化学习算法利用产生的数据修改自身的动作策略，再与环境进行交互，产生新的数据。并利用新的数据进一步改善自身的行为，经过数次迭代学习后，智能体最终学到完成相应任务的...
2019-04-22 15:00:39
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翻译 《Virtual to Real Reinforcement Learning for Autonomous Driving》翻译
《Virtual to Real Reinforcement Learning for Autonomous Driving》摘要：强化学习被认为是推动政策学习的一个有前景的方向。然而，在实际环境中，用强化学习训练自动驾驶车辆涉及到无法负担的试错。最好先在虚拟环境中培训，然后再转移到真实环境中。本文提出了一种新颖的现实翻译网络，使在虚拟环境中训练的翻译模型在现实世界中具有可操作性。该网络可以将非...
2019-04-17 21:20:07
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原创 深度强化学习之Deep Q Learning
深度强化学习之Deep Q Learning本文主要讲解：Deep Q Network 下面我们简称为 DQN。DQN采用深度神经网络来表示Q函数，通常也称为Deep Q Learning 。DQN是在论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》中提出的。这篇论文主要讲解如何用深度强化学习来玩Astair游戏。首先，先来简单介绍一下A...
2019-04-12 19:04:25
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原创 annaconda的安装教程
annaconda安装教程下载安装主要介绍在win 7下安装annaconda:下载我是在清华大学开源软件镜像站(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/)下载的:版本：安装第一步：双击文件夹第二步：点击 I agree第三步：点击next第四步：创建一个以英文字母命名的空文件夹（A盘是我自己安装的固态硬...
2019-04-11 21:28:55
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原创 annaconda中的CondaHTTPError问题
CondaHTTPError问题的解决方法第一步：设置清华镜像第二步：打开condarc这个文件，删除 -defaults这一行1、首先如何打开condarc文件夹：打开计算机，选择组织打开‘文件夹和搜索’选项：选择“查看”：选择“显示隐藏的文件、文件夹和驱动器”：2、再打开C:\Users\Administrator.condarc这个文件，删除 -defaults这一...
2019-04-11 21:28:27
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原创 激活函数Sigmoid
激活函数 SigmoidSigmoid函数输入一个实值的数，然后将其压缩到0~1的范围内。sigmoid函数能够很好的表达“激活”的意思，未激活就是0，完全饱和的激活则是1。函数公式：求导公式：函数图像：优点Logistics Regressionke可以选择Sigmoid函数。LR模型是一个二分类模型，即对于一个X，预测其发生或不发生。但事实上，对于一个事件发生的情况，往往不能...
2018-12-20 15:04:21
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空空如也
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