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，

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。

输入：两条实时流• 订单流（claims）：每个订单包含起点、终点、创建时间、取消时间；若长时间未被指派即自动取消。• 骑手流（couriers）：每个骑手具有实时位置、开始工作时间、结束工作时间、固定速度。输出：在线调度函数 D，它根据当前两条流的状态，在每一时刻输出“骑手-订单”配对（assignment）。目标：最大化长期指标 Q* = lim_{t→∞} Q(t)。实际计算中只需在大规模仿

• 奖励：在稀少 / 适中 / 过剩三种需求下，最优 DRL（稀少与适中用 D3QN，过剩用 Dueling-DQN）分别比最佳静态策略（Centroid）提升 28 %、12 % 和 7 %。• 多骑手扩展：5 餐厅 3 骑手小网络，比较 Centroid、单骑手 D3QN、全骑手 MARL，用 CtD、Freshness、Fulfillment Rate 衡量系统影响。– Actor：∇{θ_

针对“一单多件多店”外卖 VRPTW 问题，本文采用改进遗传算法：以实数编码表示多店取货序列，0 代表停车场，商户节点按 1,2,…本文研究“一单多件多店”外卖配送：已知各店出餐时间窗、消费者收货时间窗及门店坐标，配送员需一次性完成多店取货并按既定路线准时送达，以最小化延迟惩罚并满足车辆容量和时间窗约束，该问题为典型 NP-hard 路径-调度联合优化问题。• 在“餐厅出餐时间窗+顾客收货时间窗”

本文基于yolov8-pose训练自制数据集

基于Atlas200 DK A2通过AIPP算子优化模型的预处理过程，使Yolov8n-pose模型在640*640 30fps的摄像头场景下达到了实时监测的水平。

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