本文详细介绍了STM32嵌入式系统中UART串口通信的基础概念和两种数据接收方法。首先讲解了UART的工作原理，包括串行与并行传输的区别、波特率、数据帧格式等基础知识。然后重点阐述了两种数据接收方案：超时解析法和DMA+空闲中断法。超时解析法通过中断接收单个字节并利用时间间隔判断帧结束，适合低速场景；DMA+空闲中断法则利用DMA自动搬运数据并通过总线空闲状态检测帧结束，适合高速大数据量传输。文章

本文介绍了基于嵌入式系统的OLED显示与按键交互实现方案。通过全局变量管理模式状态（增加/减少）和数值（0-10），采用刷新标志位机制优化显示性能。具体实现包括：1）使用KEY6切换工作模式；2）通过KEY5在不同模式下增减数值；3）OLED实时显示当前模式和数值。系统采用事件驱动设计，仅在数据变化时刷新屏幕，有效避免了I2C总线资源浪费。文章详细解析了状态管理、按键控制和显示刷新的协作机制，并强

本文详细介绍了I²C协议及其在嵌入式系统中的应用，重点讲解了SSD1306 OLED显示屏的驱动开发流程。主要内容包括： I²C协议基础：讲解I²C总线结构、主从架构、设备寻址、数据传输机制等核心概念； SSD1306芯片详解：分析其特性、I²C通信协议、显示原理和控制流程； STM32 HAL库I²C API解析：介绍关键函数的使用方法； 驱动开发实践：提供从基础驱动到u8g2图形库的完整移植指

本文探讨了动态规划(DP)、自适应动态规划(ADP)和强化学习(RL)的核心思想及其相互关系。三者都旨在解决动态系统中的多步决策问题，通过贝尔曼方程将复杂问题分解为单步决策。文章首先介绍了状态、动作和回报三个核心概念，以及期望、递推关系和压缩映射等数学基础。重点分析了传统DP的局限性（模型依赖、维度灾难和离线计算），并详细阐述了ADP的改进方案：数据驱动、函数逼近和在线自适应。特别介绍了ADP的双

本文摘要： 本文系统介绍了强化学习的核心概念与马尔可夫决策过程。首先回顾强化学习特点（无监督、延迟奖励、序列决策等）和智能体-环境交互流程。重点讲解了马尔可夫过程（MP）、马尔可夫奖励过程（MRP）和马尔可夫决策过程（MDP）的递进关系，详细阐述了状态价值函数、动作价值函数、贝尔曼方程（期望方程和最优方程）等核心概念。最后总结了公式体系和易混淆点，强调MP→MRP→MDP的演进逻辑及策略评估与优化

摘要：强化学习是机器学习的重要分支，其核心在于智能体通过与环境交互，基于奖励信号学习最优策略。关键要素包括奖励函数、序列决策、状态定义（马尔可夫性）和环境可观测性（完全/部分）。智能体由策略、价值函数和模型三大组件构成，可分为基于价值/策略/执行者-评论者等类型。强化学习面临三大核心权衡：学习与规划（环境已知性）、探索与利用（信息获取与收益）、预测与控制（策略评估与优化）。典型应用场景包括游戏AI

设置属性SERVO_FREQ = 50 #主频SERVO_MIN_DUTY = 2.5 #最小角度占空比SERVO_MAX_DUTY = 12.5 #最大角度占空比SERVO_MAX_ANGLE = 180 #最大旋转角#初始化函数下面以这一段Servo 舵机控制类为例子，把Python 中“类的定义规则、各参数/变量的作用域与访问规则”逐条拆开讲清。只要记住 3 句话就能不迷路：类里定义的变量分

摘要：本文介绍了使用MaixPy进行图像处理和显示的基本方法。主要包括两种应用场景：1) 通过摄像头实时采集320×240图像并显示在屏幕上，直到用户退出；2) 创建空白图像，绘制红色矩形和白色文字，可选择显示在板载LCD或通过USB发送到MaixVision IDE预览。文章详细说明了相关API的用法，包括图像创建、绘制图形/文字、显示控制等基本操作，并解释了参数设置对显示效果的影响。这些方法为

本文以房屋价格预测为例，通俗易懂地介绍了线性回归的核心原理和实现方法。主要内容包括：线性回归用于预测连续值，核心是找到最佳拟合直线；通过最小化误差平方和计算参数w₀和w₁；分别演示了手动计算和使用Python工具包（numpy、scikit-learn）的实现方式；并扩展到多元线性回归场景。文章强调理解核心逻辑（定义损失函数、优化参数）比记忆公式更重要，为后续学习更复杂算法打下基础。通过实际代码示

本文详细介绍了STM32芯片RTC功能的配置与使用流程。首先解释了RTC作为实时时钟的基本概念及其掉电保持时间的特性，强调其无需GPIO配置即可使用。接着通过CubeMX工具逐步展示了RTC配置过程，包括RCC外部晶振设置、USART串口配置、RTC核心参数设定等关键步骤。随后重点讲解了代码实现，包括自定义RTC结构体定义、时间读取函数编写，以及在主函数中集成RTC功能并通过串口打印实时时间的方法