雷蛇曼巴无线版更换左右键、侧键、DPI 键微动翻车记录

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前言

省流版:更换前 左键正常 其他按键双击/不灵敏 更换后 左键失灵 其他键正常

雷蛇曼巴无线版是五六年前的旧鼠标了,前两年左键和侧键双击的时候在某宝寄修换过一次微动,那会问了好几家店,没人愿意换侧键和 DPI 键,于是就只换了左右键,用了两年到现在右键开始双击了。

由于侧键设置的复制、粘贴,DPI 键设置的 Hypershift 键,使用频率比较高,用到现在 4 个按键都出现不同程度的双击和触发不灵敏,整个鼠标只剩下左键是正常的,想着一次性都给换了

之前没怎么接触过电烙铁,唯一一次给上古的赛睿 Kinzu v2 更换微动还把焊盘整掉了,最后飞线才拯救回来,所以这次动手之前看了很多教学视频,也买了各种辅助工具(差生文具多)想着应该能换成,没想到还是翻车了。

赛睿 Kinzu v2

准备工作

配件

具体规格见下文

  • 左右键:普通三脚微动
  • 侧键:左弯三脚微动
  • DPI 键:两脚方形微动
  • 电池:383450

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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