1億ストロークにも耐えられる光学式スイッチに、RGBバックライトで癒やし効果抜群！Keychronの65％キーボード「K6」のコスパに衝撃｜@DIME アットダイム
1億ストロークに耐える光学式キースイッチを初体験！ キーボードの心臓部、それはキースイッチである。ハイコスパで防水性の高いメンブレン式、薄型化が容易なパンタグラフ式、そしてタッチと耐久性にこだわったメカニカル式が存在する。さらにメカニカル式は接点接触型と静電容量無接点型に分かれる。ここに新たに加わったのが無接点光学式である。光学式と言えば「攻殻機動隊」の光学迷彩でもお馴染みのハイテクな響き、キースイッチの内部にLEDと感光センサーがあり、光を感じてキー入力を検知するという、実際にハイテクなキースイッチなのだ。無接点式なので耐久性は抜群、LK optical Switchは反応速度0.2msでスイッチの寿命は1億ストロークを誇る。静電容量型との違いは内部構造が通常のメカニカルキースイッチに近いため、青軸、茶軸、赤軸などのタッチを再現できること。弱点はややコストが高いことだろうか。 キーボード
【入門】強化学習 - Qiita
強化学習をざっと勉強した際のまとめです。 入門者の参考となれば幸いです。 強化学習とは 強化学習の位置付けはこのようになります。 【用語】 - 教師あり学習 - 教師データとして入力とその出力がある - 回帰や分類問題 - 教師なし学習 - 教師データがない - データの特徴を抽出したり、表現変換 強化学習では何をしていくかというと、 「将来の価値を最大化するような行動を学習」 していきます。 強化学習のモデル 強化学習の基本的な仕組みは次のようになっています。 以下の$t$は任意のステップを示します エージェント（意思決定者）: 意思決定と学習を行う主体 環境: エージェントが相互作用を行う対象 状態: 環境がエージェントの行動を反映した上で、エージェントに与える状況, $s_t$ 行動: $a_t$ 報酬: $r_t$ 方策: $π_t(s, a)$:確率分布で表される行動戦略。任意の
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