§8-1反馈的基本概念与分类 §8-2负反馈放大电路的方框图及增益的一般表达式 §8-3负反馈对放大电路性能的改善 §8-4负反馈放大电路的分析方法 §8-5负反馈放大电路的稳定问题

§7-1 模拟集成电路的电流源 §7-2 差分式放大电路 §7-3 集成电路运算放大器 §7-4 集成电路运算放大器的主要参数 §7-5 放大电路中的噪声与干扰

§6-1 模拟集成电路的电流源 §6-2差分式放大电路 §6-3 集成电路运算放大器 §6-4集成电路运算放大器的主要参数 §6-6 放大电路中的噪声与干扰

§5-1结型场效应管JFET §5-2 金属-氧化物-半导体场效应管 §5-3场效应管放大电络

§3-1半导体的基本知识 §3-2 PN结的形成及特性 §3-3半导体二极管 §3-4二极管基本电路及分析方法 §3-5特殊二极管

§7-1反馈的基本概念与分类 §7-2负反馈放大电路的方框图及增益的一般表达式 §7-3负反馈对放大电路性能的改善 §7-4负反馈放大电路的分析方法 §7-5负反馈放大电路的稳定问题

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

§2.1 传输线的基本概念 §2.2 传输线方程及其解 §2.3 传输线的阻抗概念和反射系数 §2.4 无损传输线工作状态分析 §2.5 传输功率与效率 §2.6 阻抗与导纳圆图 §2.7 传输线的阻抗匹配 §2.8 传输线的时域分析

6.1 数据库设计的步骤 6.2 需求分析 6.3 概念结构设计 6.4 逻辑结构设计 6.5 数据库物理设计 6.6 数据库实施 6.7 数据库运行维护

深度学习简介 Neural Network Goodness of Function Pick the Best Function 前馈神经网络 Tips for Deep Learning 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） Keras CNN in Keras RNN in Keras