是NumPy库中用于生成正态分布（高斯分布）随机数的函数。该函数广泛用于统计分析、机器学习中的数据生成和模拟实验。

以上方法均能有效在树莓派上安装 OpenCV-Python，根据你的需求选择合适的安装方式即可。如果你希望在一个独立环境中运行 OpenCV，可以使用 Python 虚拟环境。这是最简单快捷的方式，尤其适用于树莓派 4B 或树莓派 5。如果你需要特定版本或优化性能，可以选择从源码编译安装。这种方法耗时较长，但可定制性更强‌官网。这种方式适合开发多个项目时避免依赖冲突。如果未报错，则表示安装成功。

‌：Actor基于当前策略选择动作并执行，Critic则根据环境反馈评估该动作的好坏，生成优势函数来指导Actor的策略更新。用Python实现一个简单的Actor-Critic模型来训练智能体解决CartPole平衡问题。‌：广泛应用于机器人控制、游戏AI、能源管理等领域，特别适合动作空间复杂、需要精细控制的场景。Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度和价值函数优点的强化学习方法。

冻结层的核心目标是通过 ‌特征复用‌ 与 ‌参数控制‌，实现高效、稳定的迁移学习，尤其适用于数据量有限或任务相似性较高的场景‌。

在PyTorch中，nn.Linear。

若输入数组/列表/元组，返回元素随机排列后的新数组‌。直接修改原数据，无返回值‌。返回新数组，原数据不变；