Matlab代码优化与TDT电路分析GRAB_DA_Fig6_Code

Matlab的无花果生成代码用于连续时间和空间中强化学习问题的策略迭代。该存储库提供了用于生成中显示的仿真结果的开源代码： “Jaeyoung Lee和Richard S. Sutton（2021）连续时间和空间中强化学习问题的策略迭代 - 基本理论和方法，自动书，第126卷，109421。”要在中重现结果，请根据以下说明运行代码（在MATLAB R2012a（32位）版本中进行测试）。首先，将MATLAB工作目录设置为您计算机中克隆的本地存储库路径；使用以下命令清除环境： close all; clear all; clc。使用以下命令来再现与手稿中的模拟相对应的数据。案例1：凹面哈密顿量奖赏（第7.1节）： DPI： Main('DPI', 'Con', 'Normal', [20, 21], 50)， IPI： Main('IPI', 'Con', 'Normal', [20, 21], 50)。情况2：最佳控制（第7.2节）： DPI： Main('DPI', 'Opt', 'Normal', [20, 21], 50)， IPI： Main('IPI', 'Opt', 'Normal', [20, 21], 50)。

本工具利用Matlab实现电路等效变换，并对一阶RC、RL电路以及二阶RCL动态电路进行分析和作图。用户无需安装Matlab即可直接使用。

介绍了蔡氏电路Matlab仿真代码中神经协同过滤模型（NeuMF）的应用。研究由何湘南、廖立子、张汉旺、聂立强、胡霞和蔡达生在2017年WWW '17会议上提出，比较了广义矩阵分解（GMF）、多层感知器（MLP）和NeuMF三种协同过滤模型的性能。为了在隐式反馈和排名任务中优化这些模型，使用了对数损失和负采样。如需使用代码，请引用WWW '17论文。

HanoiBachKhoaGroup OpenStack研究资料库 该资料库包含 HanoiBachKhoaGroup 关于 OpenStack 研究的文档和 Matlab 仿真代码。 贡献指南 OpenStack 一般问题： 贡献代码至 master 分支。 特定版本更新： 创建新分支并贡献代码至该分支。

Matlab APP实现了电路的等效变换，包括一阶RC和RL电路以及二阶RCL动态电路分析，并提供相应的作图功能。

Export_fig是一个工具箱，用于从MATLAB中导出图形为标准图像和文档格式。它解决了将屏幕上显示的图形以所需方式导出的问题，包括嵌入字体、设置图像压缩级别和抗锯齿等。相比于MATLAB的其他导出功能（如saveas和print），Export_fig能更准确地保持图形的视觉属性，如大小、轴限制和背景颜色。

这是用于复制Marcus Gualtieri和Robert Platt撰写的论文“通过分层空间注意力学习操纵技巧”中的模拟实验的代码。详细信息请参见我的网站。该代码与早期的6自由度版本相似，但速度更快，更易上手。入门方法包括选择不同的域，从“磁盘上的钉子”到“杯垫上的瓶子”。非表格域需要安装Keras、TensorFlow、PointCloudsPython和OpenRAVE。代码已通过TensorFlow 2.0测试。OpenRAVE的安装说明可供参考。Matlab用于绘制结果，但非必需。对于“杯垫上的瓶子”，使用名为python/generate_*的脚本生成对象网格。调整脚本中的路径后，运行python/train.py train_params以训练。

计算机仿真与分析课程设计报告，包含MATLAB大作业的相关内容和.fig文件。

方波逆变电路的matlab仿真涵盖主电路的设计与脉冲产生等关键步骤。