WinCE下对EBI接口的读取

    用了一个多礼拜终于在tony的基础上完成了对2410开发板的EBI接口的读写,其中遇到过几个小问题记录下来以供后来参考。

   1。开始对与EBI接口上的nGCS2,nOE,nWE不是很理解,不知道这个信号是应该外接还是由CPU自己产生的,后来调试后才发现nGCS2, nOE, nWE 还有地址总线上的信号都是由CPU产生的。这样我就是为什么当我将地址总线全部置低的时候led显示屏就会花屏。所有信号都是由指令产生的,具体怎么有指令产生信号 这个问题还有待进一步研究。

   2.  有一段时间读入的信号不准,后来发现自己使用了后四位数据线 所以之前的十二位会随机产生信号,但是自己明明在evc的程序中有 m_read=m_read&&0x0000000f; 最后发现自己犯了一个低级又低级的错误。 &&是逻辑与 &才是按位与  这么一个简单的问题竟然困扰了自己半天  最简单的问题不捣鼓清楚了会出大问题

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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