基于外卖平台真实数据，这篇文章提出多目标 CNN-LSTM 深度网络，以单一模型逐小时、逐区域预测短期需求分布，显著优于历史均值和传统时序方法，为城市司机空间-时间调度提供精准决策支持。– 以“预测偏差>10/20/30 单”为阈值，CNN-LSTM 的高误差区域数量明显少于基线（例如 19 h 时段，>20 单误差区域减少一半）。• 区域级误差：在前 40 大需求区，CNN-LSTM 在多数区域

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

本文介绍了使用Gymnasium库进行MountainCar环境强化学习的基础实践。首先通过初始化脚本自动安装依赖并创建虚拟显示，然后导入必要库并设置环境。文中详细说明了Gymnasium的三大主接口（reset、step、render）及其功能，并演示了如何通过手动编码策略控制小车。重点介绍了基于速度的简单策略设计：当速度为正时向右加速，否则向左加速。最后通过可视化展示了小车成功到达终点的过程，

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。

考虑一个具有三个状态的马尔可夫决策过程（MDP），用于捕捉机器人足球的得分情况：无（None）、对方得分（Against）、我方得分（For），对应奖励分别为0、-1、+1（图3）。奖励函数仅与（即( r = r(s) )）。动作隐含了三个状态之间的上述转移概率，其中( * )表示任意三个状态。例如，(T(*, a,For) )是从任意状态出发，执行动作( a )，转移到“我方得分（For）”状态

考虑一个具有三个状态的马尔可夫决策过程（MDP），用于捕捉机器人足球的得分情况：无（None）、对方得分（Against）、我方得分（For），对应奖励分别为0、-1、+1（图3）。奖励函数仅与（即( r = r(s) )）。动作隐含了三个状态之间的上述转移概率，其中( * )表示任意三个状态。例如，(T(*, a,For) )是从任意状态出发，执行动作( a )，转移到“我方得分（For）”状态

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在进行数据分析和机器学习时经常用到shap，本文对shap相关的操作进行演示。波士顿数据集。

本文基于Hagrid v1数据集二次开发，制作可以用yolov8-pose模型训练的手部关键点检测姿态估计的数据集。