特别是填空常考内容。理解。

强化学习基本要素智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、策略（Policy）、奖励（Reward）强化学习的目标：最大化累计奖励马尔可夫性（Markov Property）定义：t+1时刻的状态只与t时刻的状态有关马尔可夫过程、马尔可夫链、马尔可夫决策过程的区别马尔可夫决策过程（MDP）定义：用于建模序贯决策问题，状态具有马尔可夫性策略函数π

在竞争环境中，多个智能体通过竞争实现相反利益的过程。

摘要：PostGIS核心函数考点速记（PostgreSQL+PostGIS环境，SRID=4326） 【构造函数】ST_GeomFromText('POINT(116 39)',4326)必考；ST_SetSRID+ST_MakePoint组合填空高频；ST_MakeLine/ST_MakePolygon大题构造几何体。 【空间关系】ST_Intersects/ST_Contains/ST_Wit

摘要：深度学习优化方法比较：SGD随机抽取样本计算梯度，计算成本低但震荡明显；Momentum通过动量减少震荡，加速收敛；Adam结合动量和自适应学习率，通用性强且稳定；AdaGrad适合稀疏数据但后期学习率衰减过快。建议：通用任务选Adam，稀疏数据用AdaGrad，快速收敛选Momentum，基础对比用SGD。参数优化受数据质量、模型结构、初始化策略等多因素影响，虽存在随机性但主要依赖可控因素

本文介绍了空间几何计算与四叉树索引的实现方法。主要内容包括：1）点与线、多边形距离计算，通过分解线段和射线法判断位置；2）Envelope类的空间关系判断，包含contain、intersect和unionEnvelope函数；3）四叉树构建与查询功能，包括区域查询和最近邻查询的实现策略；4）基于距离的空间关联算法。这些方法采用分层计算策略，先通过包围盒快速过滤，再进行精确几何计算，有效提高了空间

信息集（Information Set）：非完全信息博弈的核心概念，指 “参与者在某一决策节点上，无法区分的所有可能博弈状态的集合”。例如：在扑克游戏中，玩家不知道对手的手牌，此时 “对手所有可能的手牌组合” 就构成了该玩家的一个信息集 —— 玩家仅知道自己处于 “对手手牌为 A/K/Q/... 之一” 的集合中，却无法确定具体是哪一种。非完全信息的表现形式未知对手的收益函数（如商业谈判中，不知道

这段SQL代码使用递归查询计算从"Dillingham,AK"机场到"Gainesville,FL"机场的最少转机次数。代码通过递归CTE遍历航班网络，其中depth字段表示递归深度（转机次数+1）。初始查询确定起点机场，递归部分通过连接airport_link表扩展航班路线，限制最大深度为3（即最多2次转机）。主查询返回匹配目的地的最小depth值，结果减

本文系统阐述了数据库查询优化的核心流程与技术要点。首先明确了查询优化的定义和完整流程，即通过查询树转换、执行策略选择和顺序确定来生成高效执行计划。重点解析了查询树结构、逻辑转换原则（选择/投影下推、连接重排）以及三种策略选择方法（优先级、规则、成本模型）。特别针对空间查询的特殊性，分析了其CPU/I/O双密集型特征带来的优化挑战，包括空间操作成本估算困难、逻辑转换需谨慎权衡等问题。最后总结了空间查

文章摘要：本文主要探讨了PostgreSQL/PostGIS中的空间数据建模与查询技术。首先介绍了道路表的创建方法，重点说明LineString几何类型和SRID 4326坐标系的应用。其次分析了空间几何对象的插入规则、维度特性及拓扑关系判断方法，包括OGC SFA标准中的Contains、Within等拓扑谓词。接着通过航班轨迹与行政区划的九交模型案例，展示了空间关系计算原理。最后详细解析了空间