H2数据库是一种轻量级的、嵌入式的关系型数据库管理系统（RDBMS），它被设计用于嵌入到Java应用程序中。H2数据库以纯Java代码的形式实现，因此它不需要外部的数据库服务器或独立的进程来运行，可以直接作为Java类库嵌入到应用程序中，或者以服务器模式在网络上提供服务。

《数据库：数据库设计（需求，设计，运行，维护）》是一篇全面指南，带你系统了解数据库设计的完整生命周期。这篇博客将深入解析从需求分析到设计实施，再到运行维护的每一个关键步骤。通过丰富的实战经验和专业的见解，你将学会如何准确捕捉用户需求、制定高效的设计方案、确保数据库稳定运行，并进行科学的维护与优化。

本章主要介绍运输层的基本概念及其两大核心协议：UDP（用户数据报协议）和TCP（传输控制协议）。UDP是一种无连接的、不可靠的传输协议，适用于对时延敏感但可靠性要求不高的应用，如实时视频、在线游戏等。而TCP则是一种面向连接的、可靠的传输协议，通过三次握手建立连接，并采用确认机制、超时重传和流量控制等技术，保证数据的可靠传输。

流量控制：防止发送方过快发送数据，超过接收方的处理能力。TCP 采用滑动窗口协议来动态调整数据发送速率，避免数据丢失。拥塞控制：解决网络中因流量过大导致的数据包丢失和延迟问题。TCP 采用慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复等算法来调节发送速率，确保网络稳定运行。连接管理：TCP 通过三次握手建立连接，确保双方同步初始化参数，并通过四次挥手断开连接，保证数据的完整传输和资源的合理释放。

网络层向上只提供简单灵活的、无连接的、尽最大努力交付的数据报服务。网络在发送分组时不需要先建立连接。每一个分组（即 IP 数据报）独立发送，与其前后的分组无关（不进行编号）。网络层不提供服务质量的承诺。即所传送的分组可能出错、丢失、重复和失序（不按序到达终点），当然也不保证分组传送的时限。 

用于计算一组数值的加权平均，其中最近的数据点被赋予更高的权重。结合了 AdaGrad 算法和 RMSprop 算法的优点，通过计算梯度的一阶矩估计（均值）和二阶矩估计（未中心化的方差）来调整每个参数的学习率，从而实现自适应学习率。这种方式使得算法对最近的梯度给予更多的权重，而对旧的梯度逐渐“遗忘”，从而避免了学习率过快减小的问题。解决AdaGrad算法中学习率单调递减的问题，通过限制累积梯度的窗口

根据策略是随机策略还是确定性策略，分为策略梯度方法（SPG，用PG表示）和确定性策略梯度方法（DPG）。因为，随机策略梯度方法（SPG）存在学习率难以确定的问题，就有了置信域策略优化（TRPO），它能够确定一个使得回报函数单调不减的最优步长。确定性策略梯度方法（DPG）使用的是线性函数逼近行为值函数和确定性策略，如果将线性函数扩展到非线性函数——深度神经网络，就有了深度确定性策略梯度方法（DDPG

到目前为止，一直假定强化学习任务是在有限状态上进行的，这时的值函数其实是一个表格。对于状态值函数，其索引是状态；对于行为值函数，其索引是状态行为对。值函数迭代更新的过程实际上就是对这张表进行迭代更新，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作。因此，前面的强化学习算法称为表格型强化学习。

动态规划是基于模型的强化学习方法，但在实际情况下，环境的状态转移概率及回报往往很难得知，此种情况下，动态规划就不再适用了。这时候可考虑采用无模型方法通过采样的方式替代策略评估，蒙特卡罗方法就是基于这个思想。 

题目：Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning: Intention Sharing出处：International Conference on Learning Representations （ICLR，2021），深度学习顶级会议。摘要：在多智能体系统中，通信是学习协调行为的核心组件之一。在本文中，我们提出了一种新的通信方案，名为