摘要：Q-learning是一种无模型强化学习算法，无需预先知道环境转移概率，仅通过与环境交互的(s,a,r,s')数据更新Q值。其核心优势在于直接学习状态-动作对的预期累积奖励，取代了对环境建模的需求。与有模型算法（如动态规划）不同，Q-learning仅需当前状态、可选动作、即时奖励和实际转移状态，通过试错学习适应未知环境。文中提供了强化学习框架代码，包含环境可视化、多智能体性能比较等功能，支

本文基于Yolov8-pose自制数据集训练的模型，导出onnx格式的模型，并实现了前处理、后处理模块的设计，通过原始pytorch模型推理模块进行验证，实现了利用onnx模型在PC端预测图片与预测摄像头输入视频的功能。

本文介绍了一个基于Transformer的自回归图像生成模型实现方案。该方案通过四个关键步骤完成图像生成：1)使用Patch AutoEncoder和BSQ量化器将图像编码为离散token序列；2)训练Transformer模型学习token间空间关系；3)实现generate方法生成新token序列；4)将序列解码为PNG图像。文章详细展示了generate方法的实现代码和前向传播算法的调整，并

这篇论文聚焦哥伦比亚外卖平台的“最后一公里”配送，提出基于 GRASP 的 MDRP 求解框架：动态整合骑手可用性、订单需求与地理位置，实现订单分配与路线优化。真实数据实验表明，GRASP 在解质量与计算速度间取得有利折中，较现有仿真优化方法在订单完成率和路径效率上均具竞争。

FrozenLake是OpenAI Gym中的经典强化学习环境，玩家需在网格世界中从起点移动到终点，避开洞穴。本文介绍了使用MDP（马尔可夫决策过程）解决该问题的方法：通过价值迭代算法计算最优状态价值函数，并推导最优策略。关键步骤包括：1)初始化4x4网格环境；2)定义价值迭代函数计算状态价值；3)基于状态价值确定最优动作。实验展示了智能体成功找到最优路径的过程，并通过可视化呈现状态价值分布和策略

维度主要证据启示① 预测价值战略版（15-min 需求预测）全面优于近视版“预测-优化”范式在实时外卖系统有效；预测质量直接决定战略决策上限② 派单策略RL 派单 vs. Nearest Idle- 骑手餐厅等待时间 ↓（时间效率纳入奖励）供需缺口 ↓（被动再平衡奖励奏效）接单数/ delivery 时间方差 ↓→ 更公平③ 重定位价值战略重定位加入后pickup 距离显著 ↓（网络布局自适应需求

本文介绍了截至2023年12月最新的华为Atlas200DK A2开发板合设开发环境的搭建方式。

本文在Atlas 200 DK A2上部署了Yolov8官方预训练的人体关键点检测模型，以及根据自制数据集训练的手部关键点检测模型，包含单张图片，摄像头视频帧，还有本地视频三种推理预测方式。

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