Q-planning 通过选取曾访问过的状态和执行过的动作，依托模型获取转移后状态与奖励，再以 Q-learning 更新方式更新动作价值函数。记下来环境的规律：每次真实互动后，把 “在某个状态做某个动作，得到了什么奖励、去到了什么新状态” 记在一个 “环境模型” 里，相当于智能体自己画了一张 “环境规律地图”。用地图做虚拟复盘：每次真实互动后，不是立刻继续试错，而是对着这张 “地图” 模拟走 N

本文介绍了强化学习的基本概念与特点。强化学习是一种通过智能体与环境交互来实现目标的机器学习方法，其核心是序贯决策过程。智能体通过感知环境状态、做出决策动作并接收奖励反馈来不断优化策略。与监督学习不同，强化学习的数据分布会随策略变化而变化，具有动态随机性和双重随机性特点。其目标是最大化累积奖励期望，关注长期回报而非即时奖励。强化学习的难点在于策略改变会引发数据分布变化，且具有"混沌效应&q

在下载好jupyter lab 后，需要对其进行设置，尤其是远程服务器的时候，因为根本就是没有屏幕，也没有浏览器。

要将PDF文件转换为PPT，我实在python3.9 环境下转成功的，python3.11不行。

这个音频不能太大了，流媒体的模式，我一直没弄好，最后就暴力传入音频base64文件，在h5的页面里<audio> 标签把src属性设置一下就好了。先看服务端代码import base64from flask import Flaskfrom flask import requestfrom flask import Response@app.route('/audio', method

Pytorch 是一个机器深度学习框架，易于上手，个人感觉比tensorboard要友好。Pytorch的深度学习程序分三个模块，实现三个功能，分别是取数据、建模型、运行程序。一般是分三个.py文件写，当然也可以写在一个文件里。我喜欢写成三个文件，这样看着比较方便点，而且Pytorch把这三个功能都写的挺好的，自己用的时候继承稍微改一下就好了。其实深度学习的最终目标，就像求 y=f(x)y = f

cifar-100数据集转成png格式import osimport numpy as npfrom scipy import misc# 给我个路径我要创建文件呢def makfile(path):isExists = os.path.exists(path)if not isExists:os.makedirs(path)# 解压数据呢d...

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DBeaver 是一个开源的数据库工具，还是蛮好用的，有时候需要我们上传数据做表，数据为CSV格式的，DBeaver本身自带有功能实现的。然后就坐等完事儿，在数据库里就可以看见我们刚上传的数据了。下一步，会把csv表头上的字段自动入到数据库表中。导入数据，双击导入数据。

执行以下命令，再安装就可以了。