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如何使用DWIN新建迪文串口屏工程
一、环境介绍
屏幕为1024*600的串口屏，型号为DMG10600T101_01WTR DGUS版本为V7627_5
二、新建工程
2.1点击新建工程-选择对应分辨率-选择存储路径 2.2可以看到在刚才的新建文件夹下有如下文件夹 2.3提前准备好几个1024*600的bmp格式的图片，放到DWIN…
DWIN屏使用方法总结（上）
DWIN屏使用方法总结（上） DWIN屏使用方法总结（上）DWIN屏介绍开发工具ICL生成CFG修改 工程建立与下载工程建立文件下载 总结 DWIN屏使用方法总结（上）
DWIN屏的使用应该有一段时间了，期间使用它开…
DWIN 屏幕使用总结（1）
1 新建工程 选择合适的分辨率 2 添加背景图 （添加和删除）背景图一般都是ui的做好的 3 生成图标 icl文件 （作用是添加图标变量时对应的图标） 根据步骤生成icl文件
4.生成字库有0号字库生成工具 dgus字库生成 &…
DWIN迪文串口屏使用
作者
QQ群：852283276 微信：arm80x86 微信公众号：青儿创客基地 B站：主页 https://space.bilibili.com/208826118
参考 GB2312简体中文编码表 GB2312、Unicode编码等 RGB565颜色表，附RGB888转RGB565工具，RG…
【嵌入式模块芯片开发】DWIN的T5L _DGUS应用开发 显示屏的基本图形显示以及串口命令的动态数据波形功能实现
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T5L _DGUS应用在DWIN的各类显示屏中 如DMG80480T070_05WTR等等 可用DWIN官方工具生成一系列上位机显示控件 通过串口命令进行交互实现显示、触摸等功能 也可以进行C51…
Proximal Policy Optimization近端策略优化（PPO）
参考：蘑菇书EasyRL
Policy Gradient梯度策略（PG）_bujbujbiu的博客-CSDN博客
PPO论文：
DeepMind Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments
openAI Proximal Policy Optimization Algorithms
目录
1.同策略…
近端策略优化（proximal policy optimization）算法简述
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍深度强化学习（deep reinforcement learning）中的近端策略优化算法（proximal policy optimization）。
李宏毅老师课程的B站链接： 李宏毅, 深度强化学习, proximal policy optimization
相关笔记： 策略梯度法（poli…
Proximal Algorithms 3 Interpretation
文章目录 Moreau-Yosida regularization与次梯度的联系 $\mathbf{prox}_{\lambda f} (I \lambda \partial f)^{-1}$改进的梯度路径信赖域问题 Proximal Algorithms 这一节，作者总结了一些关于proximal的一些直观解释
Moreau-Yosida regularization
内部卷积(inf…
)
【论文阅读】强化学习—近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO)
（一）Title 写在前面： 本文介绍PPO优化方法及其一些公式的推导。原文中作者给出了三种优化方法，其中第三种是第一种的拓展，这两种使用广泛，且效果好，第二种方法在实验中验证效果不好，…
【EasyRL学习笔记】第五章 Proximal Policy Optimization 近端策略优化算法
文章目录 一、从同策略到异策略1.1 为什么考虑异策略？1.2 重要性采样 二、近端策略优化2.1 近端策略优化惩罚2.2 近端策略优化裁剪 三、关键词总结四、习题五、面试题六、Python代码实战 一、从同策略到异策略
1.1 为什么考虑异策略？ 在介绍近端策略优化…
Deep-Learned Regularization and Proximal Operator for Image Compressive Sensing
Deep-Learned Regularization and Proximal Operator for Image Compressive Sensing 文章目录 Deep-Learned Regularization and Proximal Operator for Image Compressive Sensing摘要近端梯度下降近端动量梯度下降(PMGD)自适应近端算子选择学习正则化的RRN学习近端算子的DRC…
最优化方法 18：近似点算子 Proximal Mapping
前面讲了梯度下降法，分析了其收敛速度，对于存在不可导的函数介绍了次梯度的计算方法以及次梯度下降法，这一节要介绍的内容叫做近似点算子(Proximal mapping)，也是为了处理非光滑问题。 文章目录 1. 闭函数2. 共轭函数3. 近似点算子…
：Accelerated Proximal Gradient Methods for Nonconvex Programming)
论文阅读 (87)：Accelerated Proximal Gradient Methods for Nonconvex Programming
文章目录 1 概述1.1 题目1.2 摘要1.3 引用 2 引入2 预备2.1 基本假设2.2 KL不等式2.3 凸规划下的APG 3 APG用于非凸规划3.1 单调APG3.2 KL假设下的收敛率3.3 非单调APG 4 数值结果 1 概述
1.1 题目
2015：用于非凸规划的加速近端梯度方法 (Accelerated proximal gr…
PPO:Proximal Policy Optimization Algorithms
Proximal Policy Optimization Algorithms 近端策略优化算法
论文地址
https://arxiv.org/abs/1707.06347个人翻译，并不权威
John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, Oleg Klimov
OpenAI
{joschu, filip, prafulla, alec, oleg}openai…
加速近端梯度算法 和 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器原理 (一))
APG(Accelerate Proximal Gradient)加速近端梯度算法 和 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器原理 (一)
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近期在阅读…
 算法理解：从策略梯度开始)
Proximal Policy Optimization (PPO) 算法理解：从策略梯度开始
近端策略优化（PPO）算法是OpenAI在2017提出的一种强化学习算法，被认为是目前强化学习领域的SOTA方法，也是适用性最广的算法之一。本文将从PPO算法的基础入手，理解从传统策略梯度算法（例如REIFORCE算法&#…
强化学习——Proximal Policy Optimization Algorithms
文章目录 前言为什么需要PPOTRPOPPO 前言
本文对论文《Proximal Policy Optimization Algorithms》进行总结，如有错误，欢迎指出。
为什么需要PPO
随机策略梯度的数学表达式为 ∇ J ( θ ) E S [ E A ∼ π ( . ∣ S ; θ ) [ Q π ( S , A ) ∇ θ …
Proximal Gradient for LASSO
对WRIGHT J, MA Y. High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications[M]. Edition 1. Cambridge University Press, 2022.中Algorithm 8.1的Python实现。
import numpy as np
from scipy.sparse import random as rdm…