本框架面向机器人连续控制研究场景，基于 MuJoCo 的 HalfCheetah-v2 环境，提供四种主流深度强化学习算法（A3C、DDPG、SAC、TD3）的完整训练-测试-可视化闭环。开发者可在零侵入的前提下，一键切换算法、批量跑实验、自动输出曲线与统计报表，满足论文复现、算法对比、工程落地三类需求。无论是做学术研究还是工程交付，开发者只需聚焦算法核心逻辑，其余训练、评测、对比、可视化均可一键

后来用双缓冲+异步加载才搞定，想看源码的私聊。遇到过扫码枪同时发TCP和串口的需求，最后用了个双通道监听队列，哪个先响应就用哪个的数据。设计技术众多，C++，PLC，OPC，工业以太网（扫码枪），串口扫码枪，多种数据库（多台设备）无缝连接与切换。如果有盆友需要外包业务的，也可以谈哦，机械，电器，软件上位机，mes，wms等都是可以的。根据不同场景部署不同数据库，大致3类，sqlserver，mys

把LSTM层神经元数减半，改用量化后的TFLite模型，预测时间从230ms降到67ms，完全满足实时性要求。把第一层LSTM改为双向结构，并在数据增强时加入随机笔画中断，最终在测试集上达到91.2%的准确率。但实际训练发现准确率卡在82%上不去，这时候在两层LSTM之间加个Dropout(0.3)，让验证集准确率提升了5个百分点。基于深度学习LSTM手写字识别系统，字体分类识别（七种），pyth

Matlab实现GWO-LSTM多变量回归预测，灰狼算法优化长短期记忆网络的回归预测所有程序经验验证，保证原始程序有效运行1.data为数据集。2.MainGWO_LSTMNN.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。3.命令窗口输出R2、MAE和MBE。4.灰狼算法优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上.在数据驱动的时代，