Gymnasium 及其机器人环境扩展的安装配置如何运行 PointMaze 和 Fetch 等经典机器人任务Minari 离线数据集的下载与使用方法这套工具链解决了旧版 Gym 和 D4RL 的诸多问题，提供了更稳定、更易用的开发体验。无论是学术研究还是实际应用，都能显著提高强化学习实验的效率。下一步，你可以尝试将这些环境与具体的强化学习算法结合，或使用 Minari 数据集进行离线强化学习研究

简单记录一下再Carla中增加Town6，Town7，Town10环境以及代码测试笔记本配置1、内存：+16 GB RAM memory2、显存：+8 GB Video memory3、处理器： Intel® Core™ i9-14900HX 2.20 GHz4、操作系统：10Windows，64 位操作系统, 基于 x64 的处理器5、Carla版本：0.9.146、python版本：3.7.1

最近在微调qwen-2.5-3B模型时遇到一些问题，后续会陆续总结到这篇文章中。

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在线学习是一种机器学习范式，其核心特点是智能体（或模型）通过与环境的实时交互逐步获取数据，并在每一步数据获取后立即更新模型参数。整个过程呈现 “数据采集→模型训练→决策优化” 的动态循环，类似于人类通过持续实践不断积累经验的过程。离线学习是一种传统的机器学习范式，其核心特点是智能体（或模型）在训练阶段完全基于 预先收集的静态数据集 进行学习，训练完成后直接用于部署和决策。整个过程分为数据收集→批量

通过本文的介绍，你应该已经掌握了如何清理 AutoDL 实例中.Trash-0内的文件。记住，定期清理和良好的文件管理习惯是避免磁盘空间问题的关键。如果你在操作过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言讨论。