https://zhuanlan.zhihu.com/p/55003734

在之前的几篇文章中，我们介绍了基于价值Value的强化学习算法Deep Q Network。有关DQN算法以及各种改进算法的原理和实现，可以参考之前的文章：实战深度强化学习DQN-理论和实践：https://www.jianshu.com/p/10930c371cacDQN三大改进(一)-Double DQN：https://www.jianshu.com/p/fae51b5fe000DQN三大改

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53563792一、引言上一篇文章介绍，一个随机博弈可以看成是一个多智能体强化学习过程。其实这两个概念不能完全等价，随机博弈中假定每个状态的奖励矩阵是已知的，不需要学习。而多智能体强化学习则是通过与环境的不断交互来学习每个状态的奖励值函数，再通过这些奖励值函数来学习得到最优纳什策略。通常情况下，模型的转移概率以及奖励函数为止，...

混元大模型（通用任务） + DeepSeek-R1（专业推理），兼顾速度与深度。• 多模态能力较弱（图像/音视频处理有限），创意生成依赖模板。：提供渐进式创作引导，内置模板覆盖日常写作、翻译等场景。：金融建模、学术推导、编程（支持338种语言）表现顶尖。：法律从业者、科研人员、编辑等需处理长文本的专业人士。：企业用户、社交达人、内容创作者（尤其微信生态用户）。：提供AI生图、口语陪练、智能体定制等

烧录树莓派系统，ssh1.在SD中的boot区中，新建两个文件ssh(没有任何后缀)和wpa_supplicant.conf。2.往wpa_supplicant.conf中写入country=CNnetwork={ssid=“wifi账号”psk=“wifi密码”换清华的源，国内可供选择的Linux软件源还是有不少的，，腾讯源，清华源，中科大源等等，各位读者可以自由选择喜欢的软件源进行使用。笔者这

工具作用全球开源地图数据源OSMnx专为 OSM 设计的 Python 库，用于下载、建模、分析路网Folium基于 Leaflet.js 的 Python 地图可视化库，生成交互式 HTML 地图GeoPandas（OSMnx 内部依赖）处理地理空间数据通过零成本获取高精度城市路网完全开源，无商业 API 限制交互式可视化，支持科研与演示全部代码：# === 配置 ===ox.settings.

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