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yanmie：
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开源媒体框架（OSMF）的介绍和概况：下 [译] -
wjc_andy：
大神 能把源文件发来看看么
从网页安装和运行AIR 应用程序系列(系列二) -
tanni：
注意：现在XML需用2.5，且XML的版本号要与APP.XML ...
AIR 自动更新详解 -
cvpc：
先谢过，试试好不好使
AIR 自动更新详解 -
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今年将推出 AIR 2.0 桌面版， AIR IPhon ...
Adobe AIR Openscreen 启航
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内容概要：本文详细介绍了一个基于强化学习（RL）的飞机升阻力特性预测模型的实现过程。首先，定义了飞机空气动力学环境，包括状态空间、动作空间以及目标——预测升力系数（Cl）和阻力系数（Cd）。接着，通过生成模拟数据并进行预处理，创建了用于训练的数据集。然后，构建了一个神经网络代理模型，用于联合编码状态和动作，并预测升阻力系数。最后，实现了PPO算法来训练强化学习代理，使其能够根据当前状态选择最优动作，并通过不断迭代提高预测精度。文中还提供了完整的代码实现和详细的注释。 适合人群：航空航天领域的研究人员、机器学习工程师、对强化学习感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要预测飞机升阻力特性的应用场景，如飞行器设计优化、性能评估等。目标是通过强化学习方法提升预测模型的准确性，从而为实际工程提供可靠的理论支持和技术手段。 其他说明：本文不仅涵盖了模型的设计与实现，还包括了数据生成、预处理等多个环节，有助于读者全面理解整个建模过程。同时，提供的代码可以作为研究和开发的基础，方便进一步扩展和改进。
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