Notes of Leanring Desing patterns

博客介绍了抽象工厂和工厂方法两种模式。抽象工厂以对象为主体,对象有多个对象工厂,实现作为参数;工厂方法以实现为主体,实现有工厂方法,会被对象重新定义,可将对象视为参数。

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Abastract Factory and Factory Mehod Abastract Factory: the main body is Object , Object have many ObjectFactory ,the Implemention is as parameter. Factory Mehod: the main body is Implemention, Implemention have Factory Method which will be redefined by Object. in fact , we can assume that the Object act as a parameter
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 值时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 值时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ce816c032bcc 在大四完成毕业设计期间,我需要使用 MQSim 仿真器进行相关研究。但在使用过程中发现,网上很难找到带有中文注释的版本,自己钻研了几个礼拜后仍觉得理解起来比较困难。因此,我结合自己的使用体验,对 MQSim 做了一些简单的中文注释,并将其上传分享。 需要说明的是,由于毕业设计仅涉及到仿真器的部分功能,所以目前只对实际用到的几个模块添加了注释,像 SATA、底层存储等未涉及的部分暂未进行注释处理。 在阅读源码时,其实不必过于纠结每一个方法的执行过程。MQSim 中有很多方法从命名上就能清晰了解其功能,重点关注核心逻辑即可。 为了方便大家快速上手,建议在阅读源码前先查看项目中的 “概要.md” 文件。这个 markdown 文件对项目结构和核心模块做了梳理说明,使用 Typora 软件打开可以获得更好的阅读体验,能更清晰地看到排版和格式。 需要强调的是,这个项目没有对原代码做任何功能性修改,所有的代码逻辑都保持原汁原味,只是在关键位置加入了少量中文注释,帮助大家更好地理解代码含义。希望这些注释能为同样需要使用 MQSim 的同学提供一些便利,减少初期理解代码的困难。如果在使用过程中发现有需要补充说明的地方,也欢迎大家一起交流完善。
### DeepSeek 强化学习使用指南 #### 介绍 DeepSeek-R1 是一款强大的大型语言模型,特别适合用于执行复杂的推理任务。对于希望利用此模型进行强化学习的研究人员和开发人员来说,有多种途径可以访问并应用这一资源[^1]。 #### 访问方式 除了传统的API调用外,开发者能够通过DeepSeek官方网站或是官方应用程序来操作DeepSeek-R1模型。登录平台之后,在界面上找到并开启“深度思考”模式,则可立即开始运用最新的DeepSeek-R1版本完成各种类型的推理工作。这种基于图形界面的方式尤其受到不具备深厚编程技能用户的欢迎,因为它允许用户无需编写任何代码就能探索模型的能力。 #### 强化学习方法论 针对那些计划深入研究如何借助DeepSeek实现特定领域内强化学习目标的人士而言,重要的是理解所采用的核心算法——广义策略优化(Generalized Reinforcement Policy Optimization, GRPO)。GRPO旨在提供一种高效而灵活的方法来指导代理(agent)的学习路径,从而使其能够在给定环境中做出最优决策序列。具体来讲,它会经历几个阶段性的调整过程以逐步改进性能表现: - **初始化**:设定初始参数集以及环境配置; - **采样收集**:让agent依据当前政策采取行动并与模拟器互动,记录下产生的状态转移轨迹; - **评估更新**:分析这些数据片段并对现有policy的效果作出量化评价;据此修改权重使得未来行为更接近理想结果; - **迭代循环**:重复上述步骤直至达到预设收敛条件为止。 ```python import deepseek_rl as dsrl env = dsrl.make_env('CartPole-v0') model = dsrl.DeepSeekR1() for episode in range(num_episodes): state = env.reset() done = False while not done: action = model.predict(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) # Update the model with new experience model.update_policy(state, action, reward, next_state) state = next_state if (episode + 1) % eval_interval == 0: avg_reward = evaluate(model, num_evals=eval_runs) print(f'Episode {episode+1}, Average Reward: {avg_reward}') ``` 这段Python脚本展示了怎样创建一个简单的实验框架来进行基本的强化学习训练流程。这里假设已经安装好了必要的库文件,并且熟悉OpenAI Gym风格的任务定义形式。
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