### RTL8188CUS模块(RL-UM02BS)规格书解析
#### 概述
本规格书主要介绍了RTL8188CUS模块（型号RL-UM02BS）的技术参数、功能特点以及应用范围。该模块是一款支持IEEE 802.11n标准的无线局域网（WLAN）USB模块，最高支持150Mbps的数据传输速率，适用于需要高速无线连接的应用场景。
#### 产品特点
1. **工作频段**：2.4GHz频率范围。
2. **1x1 MIMO技术**：通过使用单个发射天线和单个接收天线提高有效吞吐量和覆盖范围，相比传统的802.11b/g产品性能更优。
3. **数据传输速率**：最高可达150Mbps，满足高速无线网络连接的需求。
4. **兼容性**：支持802.11e标准，采用BPSK、QPSK、16QAM、64QAM等调制方案，确保了信号传输的稳定性和高效性。
5. **加密方案**：支持WEP、TKIP、AES等多种硬件加密方式，确保数据传输的安全性；同时支持WPA、WPA2加密标准。
6. **低功耗设计**：在提供高性能的同时，也注重能耗控制，有助于延长设备的电池寿命。
7. **成本效益**：通过优化设计，在保证性能的同时实现了较高的性价比。
#### 主要规格
- **型号**：RL-UM02BS
- **产品名称**：WLAN 11n USB模块
- **主芯片组**：Realtek RTL8188CUS
- **标准**：支持802.11b/g/n、802.3、802.3u标准
- **数据传输速率**：支持1、2、5.5、6、11、12、18、22、24、30、36、48、54、60、90、120Mbps等多种速率，最高达150Mbps
- **调制方法**：包括BPSK、QPSK、16-QAM、64-QAM等
- **频率范围**：2.4~2.4835GHz ISM频段
- **扩频方式**：
- IEEE 802.11b：DSSS（直接序列扩频）
- IEEE 802.11g/n：OFDM（正交频分复用）
- **射频输出功率**：<13dBm@11n、<18dBm@11b、<14dBm@11g
- **工作模式**：支持Ad-hoc模式和基础设施模式
- **接收灵敏度**：
- 11Mbps时为-86dBm@8%
- 54Mbps时为-73dBm@10%
- 130Mbps时为-66dBm@10%
- **操作范围**：在开放空间下最大可达180米
- **LED操作系统支持**：支持Windows 2000、XP 32-64位、Vista 32/64位、Win7 32/64位、Linux、Mac OS、Android、WinCE等操作系统
- **安全**：支持WEP、TKIP、AES等多种加密机制，符合WPA、WPA2标准
- **接口**：USB 2.0
- **功耗**：供电电压为DC 3.3V，最大功率消耗未具体给出。
#### 应用场景
该模块广泛应用于需要高速无线连接的设备，如笔记本电脑、平板电脑、智能家居设备等。其出色的性能和低功耗特性使其成为移动设备的理想选择。此外，由于其支持多种操作系统，因此具有较高的灵活性和广泛的适用性。
2025-04-07 15:41:43
1.22MB
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强化学习中样本的重要性加权转移
此存储库包含我们的强化学习中的重要性加权样本转移》的代码，该代码已在ICML 2018上接受。我们提供了一个小库，用于RL中的样本转移（名为TRLIB），包括重要性加权拟合Q的实现-迭代（IWFQI）算法[1]以及有关如何重现本文提出的实验的说明。
抽象的
我们考虑了从一组源任务中收集的强化学习（RL）中经验样本（即元组）的转移，以改善给定目标任务中的学习过程。 大多数相关方法都专注于选择最相关的源样本来解决目标任务，但随后使用所有已转移的样本，而无需再考虑任务模型之间的差异。 在本文中，我们提出了一种基于模型的技术，该技术可以自动估计每个源样本的相关性（重要性权重）以解决目标任务。 在所提出的方法中，所有样本都通过批处理RL算法转移并用于解决目标任务，但它们对学习过程的贡献与它们的重要性权重成正比。 通过扩展监督学习文献中提供的重要性加
2025-04-02 21:44:35
4.92MB
1
RL Latest Tech】分层强化学习：Option-Critic架构算法
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包含算法实现的这个项目，完整的项目
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分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法，专门用于自动发现和优化子策略（称为“Option”）。它是在经典的Options框架基础上提出的，用来处理分层决策问题，特别是可以在没有明确的子目标定义的情况下自动学习子策略。
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2025-04-02 15:14:01
23KB
1
kuka-reach-drl
训练kuka机器人在pybullet中到达带有深rl的点。
火车过程
评估过程
平均情节奖励
我强烈建议您使用Conda来安装环境，因为使用pip可能会遇到mpi4py错误。
Spinningup rl库是必需的库。
安装指南（现在仅支持linux和macos）
首先，您应该安装miniconda或anaconda。 其次，安装一些开发依赖项。
sudo apt-get update && sudo apt-get install libopenmpi-dev
第三，创建一个conda虚拟环境
conda create -n spinningup python=3.6 # python 3.6 is recommended
# activate the env
conda activate spinningup
最后，安装spinin
2023-12-26 18:27:32
5.3MB
1
给定值是-....R=10 ohm , L=0.4 Henry。 交流峰值电压= 220v。 使用的公式： 有功功率 P = V * I * cosφ 无功功率 Q = V * I * sinφ 视在功率 S = V * I S=√(P^2+Q^2 )
功率因数，cosφ=（有功功率P）/（视在功率S）
我们可以使用任何电阻和电感值。这是一个通用模型。
2023-04-11 21:05:09
23KB
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流行的无模型强化学习算法
PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。
算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。
请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。
对于RL算法的官方库，
2023-03-10 12:07:00
2MB
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使用OpenAI Gym和TensorFlow结合广泛的数学知识来掌握经典RL，深度RL，分布式RL，逆RL等
关于这本书
近年来，随着算法质量和数量的显着提高，《 Python上的动手强化学习》第二版已完全改编为示例丰富的指南，用于学习最新的强化学习（RL）和使用TensorFlow和OpenAI Gym工具包的深度RL算法。
除了探索RL基础知识和基本概念（例如Bellman方程，Markov决策过程和动态规划）之外，第二版还深入探讨了基于价值，基于策略和批评演员的RL方法的全过程，并提供了详细的数学知识。 它深入探索了最新的算法，例如DQN，TRPO，PPO和ACKTR，DDPG，TD3和SAC，从而使基础数学神秘化并通过简单的代码示例演示了实现。
本书有几章专门介绍新的RL技术，包括分布式RL，模仿学习，逆RL和元RL。 您将学习如何利用OpenAI基准库的改进“稳定基准”轻
2023-02-19 12:24:45
24.65MB
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盆式PPO
关于沉思-PPO
这是Pensieve [1]的一个简单的TensorFlow实现。 详细地说，我们通过PPO而非A3C培训了Pensieve。 这是一个稳定的版本，已经准备好训练集和测试集，并且您可以轻松运行仓库：只需键入
python train.py
反而。 将每300个时代在测试集（来自HSDPA）上评估结果。
实验结果
我们报告了熵权重β，奖励和熵的训练曲线。 通过双簧管网络轨迹评估结果。
提示：橙色曲线：pensieve-ppo； 蓝色曲线：pensieve-a2c
预训练模型
此外，我们还在添加了预训练模型
与原始Pensieve模型相比，该模型的平均QoE提高了7.03％（0.924-> 0.989）。
如果您有任何疑问，请随时告诉我。
[1] Mao H，Netravali R，Alizadeh M.带自适应神经网络自适应视频流[C] // ACM数据
2023-02-16 13:49:26
2.71MB
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施耐德RL-MR/RC系列柱上负荷开关产品简介pdf,施耐德RL-MR/RC系列柱上负荷开关产品简介：RL系列负荷开关的设计将喷弧触头置于密封焊接的316号海军级不锈钢箱体内，箱内充满SF6气体。使用SF6气体绝缘和灭弧以及喷弧原理，能确保完全开断小电流，如有功负荷电流，电缆充电电流，电磁电流等。
2023-02-14 20:59:59
1.14MB
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