本质差异：RL 是 “决策框架”，DL 是 “特征提取工具”，DRL 是 “用 DL 工具解决 RL 的高维问题”。数据处理：RL 依赖环境交互数据，DL 依赖静态标注 / 无标注数据，DRL 依赖高维环境的交互数据。核心挑战：RL 的瓶颈是高维状态处理，DL 的瓶颈是决策能力缺失，DRL 的瓶颈是训练稳定性和样本效率。

数据没有标签（没有 “标准答案”），模型是自己找数据里的规律（比如分组、找特征），但没人告诉它 “这么分组是对的 / 错的”。：因为数据是带标签的（相当于 “标准答案”），模型做完预测后，能直接和标签对比，立刻知道 “预测错了 / 对了”“错在哪里”。比如用 “猫的图片 +‘猫’标签” 训练模型：模型预测某张图是 “狗”，就能直接和标签 “猫” 对比，得到 “预测错误” 的反馈。这两个 “反馈”

1. 通关路线多样性不是问题，而是特性确定性策略适合追求稳定表现的场景（如生产线机器人）随机性策略适合需要探索和适应变化的场景（如游戏 AI、自动驾驶）2. 场景变化应对能力是强化学习的核心优势：智能体不仅能学习特定路线，更能掌握 "在不同情况下如何决策" 的通用能力，这正是强化学习与传统路径规划（如 A * 算法）的本质区别。3. 实际应用建议：在开发智能体时，可先使用随机性策略进行训练，获得多

1. 通关路线多样性不是问题，而是特性确定性策略适合追求稳定表现的场景（如生产线机器人）随机性策略适合需要探索和适应变化的场景（如游戏 AI、自动驾驶）2. 场景变化应对能力是强化学习的核心优势：智能体不仅能学习特定路线，更能掌握 "在不同情况下如何决策" 的通用能力，这正是强化学习与传统路径规划（如 A * 算法）的本质区别。3. 实际应用建议：在开发智能体时，可先使用随机性策略进行训练，获得多

首次调通：可运行代码块：（能拿到结果但是有些小的报错）报错信息：E:\project\hunan_couse_about\OpenData-master\OpenData-master\.venv\Scripts\python.exe E:\project\hunan_couse_about\OpenData-master\OpenData-master\test6.py 访问URL: https

本文主要介绍Java8 中Arrays.sort()及Collections.sort()中Lambda表达式及增强版Comparator的使用。import com.google.common.collect.Lists;import org.junit.Assert;import org.junit.Test;import java.util.Arrays;import java.util.C

Java程序员必会的常用Linux命令大全https://blog.csdn.net/qq_25843323/article/details/100536881?spm=1001.2101.3001.6650.18&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Ede

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