本文介绍了强化学习的基本概念和关键术语，重点阐述了Q-Learning算法在马尔可夫决策过程中的应用。内容分为三个部分： 强化学习入门：通过与监督学习的对比，说明强化学习通过奖励机制让智能体在环境中学习最优策略，并以自动驾驶直升机为例展示其应用场景。 关键术语解析：以火星车示例详细解释了状态、行动、奖励、回报、折扣因子和策略等核心概念，构建了强化学习的理论基础。 Q-Learning算法：引入马尔

【HarmonyOS】鸿蒙开发（五）：购物页面与循环渲染实践（附完整代码）1.完成购物页面布局，包含顶部标题栏、搜索框、广告轮播区、横向分类导航、筛选栏及商品列表2.定义Product接口规范商品数据结构，包含商品 ID、标题、规格、价格、折扣信息等 12 项属性3.使用ForEach循环渲染商品列表，高效展示多条商品数据，减少重复代码4.商品卡片需展示完整信息：图片、标题、规格、新旧程度、价格、

<HarmonyOS>鸿蒙开发（二）：基础组件与布局实践本次实验目标是完成校园二手交易平台“河你交易”的登录页面开发，核心要求如下：1. 页面整体背景色设为#f3f3f32. 账号和密码输入区域使用TextInput组件，并通过属性设置圆角样式3. 登录按钮使用Button组件，需设置特定尺寸和样式4. 协议部分需包含Radio（单选按钮），默认状态为未选中5. 整合图片资源（如平台logo、箭头

本文探讨了推荐系统的高级应用与方法，重点介绍了基于深度学习的现代推荐架构。首先分析了协同过滤的局限性（如冷启动问题），提出通过引入额外信息构建混合推荐系统。然后比较了协同过滤与基于内容过滤的区别，并详细阐述了深度学习推荐系统的实现方案：使用用户网络和物品网络分别生成低维嵌入向量，通过点积预测评分。对于大规模系统，推荐采用召回（快速筛选候选）和排序（精准打分）两阶段流程。最后简要提及了TensorF

本文介绍了强化学习的基本概念和关键术语，重点阐述了Q-Learning算法在马尔可夫决策过程中的应用。内容分为三个部分： 强化学习入门：通过与监督学习的对比，说明强化学习通过奖励机制让智能体在环境中学习最优策略，并以自动驾驶直升机为例展示其应用场景。 关键术语解析：以火星车示例详细解释了状态、行动、奖励、回报、折扣因子和策略等核心概念，构建了强化学习的理论基础。 Q-Learning算法：引入马尔

本文介绍了神经网络训练中的损失函数与反向传播机制。文章首先阐述了损失函数的作用：量化模型预测与真实目标的差距，为反向传播提供依据。接着，重点讲解并用代码演示了L1 Loss、MSE Loss及CrossEntropy Loss三种常用损失函数的计算方法。文中还展示了如何在训练循环中集成损失计算，并阐明了反向传播正是利用计算出的损失值来调整网络参数，从而使模型预测不断逼近真实目标。全文结合图示与代码

本文深入探讨决策树模型的高级应用与集成学习方法。首先讲解了决策树如何通过独热编码和最优分割点来处理多值分类特征与连续特征，并介绍了其在回归任务中如何基于方差缩减进行学习。随后，为解决单棵决策树的不稳定性，文章详细阐述了两种强大的集成技术：Bagging（及其演进版随机森林）和Boosting（及其高效实现XGBoost）。最后，对决策树与神经网络的优劣进行了全面对比，为不同场景下的模型选择提供指导

本文介绍了连续状态空间下的强化学习及其应用。相较于离散状态空间，连续状态空间（如自动驾驶直升机、月球登陆器）使用高维连续向量描述状态，导致传统表格方法失效，必须引入神经网络进行近似。以月球登陆器为例，其状态由8维向量表示，动作有4种选择。通过设计精细的奖励函数引导智能体学习，最终目标是找到最优策略π。深度Q学习（DQN）通过神经网络近似Q函数，将强化学习转化为监督学习问题，利用贝尔曼方程构建训练集

本文介绍了强化学习的基本概念和关键术语，重点阐述了Q-Learning算法在马尔可夫决策过程中的应用。内容分为三个部分： 强化学习入门：通过与监督学习的对比，说明强化学习通过奖励机制让智能体在环境中学习最优策略，并以自动驾驶直升机为例展示其应用场景。 关键术语解析：以火星车示例详细解释了状态、行动、奖励、回报、折扣因子和策略等核心概念，构建了强化学习的理论基础。 Q-Learning算法：引入马尔

本文介绍了强化学习的基本概念和关键术语，重点阐述了Q-Learning算法在马尔可夫决策过程中的应用。内容分为三个部分： 强化学习入门：通过与监督学习的对比，说明强化学习通过奖励机制让智能体在环境中学习最优策略，并以自动驾驶直升机为例展示其应用场景。 关键术语解析：以火星车示例详细解释了状态、行动、奖励、回报、折扣因子和策略等核心概念，构建了强化学习的理论基础。 Q-Learning算法：引入马尔