DQN是一种将Q学习与深度神经网络结合的方法，用于解决高维状态空间的问题。它以环境的状态作为输入，通过神经网络输出每个动作的 Q 值，智能体根据 Q 值选择动作。利用经验回放机制，将智能体在环境中采集到的样本（状态、动作、奖励、下一个状态）存储到经验回放缓冲区中，然后随机从缓冲区中采样一批样本进行学习，以降低样本之间的相关性，提高学习效率。目标Q值yt​计算为：rttγγaQstaθθstaDQN

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，核心目标是让智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优行为策略（Policy），以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。表示从状态 s 出发遵循策略 π 的累积奖励期望。表示在状态 s 执行动作 a 后遵循策略 π 的累积奖励期望。二者联系：解释：状态价值是所有可能动作

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，核心目标是让智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优行为策略（Policy），以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。表示从状态 s 出发遵循策略 π 的累积奖励期望。表示在状态 s 执行动作 a 后遵循策略 π 的累积奖励期望。二者联系：解释：状态价值是所有可能动作

元强化学习结合了元学习和强化学习的概念，目标是构建一种能够在不同任务之间迅速适应的强化学习算法。在标准的强化学习任务中，算法往往只专注于单一任务，而元强化学习希望通过在一系列不同任务上进行训练，使得模型能够快速适应新的任务，类似于人类的学习方式。元学习，又称“学习的学习”，是一种让机器在不同任务之间快速适应和泛化的学习方式。传统机器学习模型通常需要大量数据进行训练，并且在遇到新任务时需要重新训练，

ollama是大，对应docker，本质也是基于docker的容器化技术。

蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method, MC）是强化学习中的一种无模型（Model-Free）学习算法，其核心思想是通过采样完整的交互轨迹（Episode），基于实际回报的平均值来估计状态价值或动作价值，从而逐步优化策略。与动态规划等基于模型的方法不同，蒙特卡洛方法不需要知道环境的转移概率和奖励函数，而是直接从与环境交互的经验中学习。蒙特卡洛方法的核心是通过来估计期望值。

TD 方法通过来学习最优策略。它利用当前的估计值和下一个时间步的信息来更新价值函数，这种方法被称为“引导”（bootstrapping）。而不需要像蒙特卡罗方法那样等待一个完整的 episode 结束才进行更新，也不需要像动态规划方法那样已知环境的转移概率。以最基本的为例，状态价值函数Vs) 的更新公式为：其中：strtststγα对于动作价值函数 Q(s,a)Qsa)，常见的 TD 更新方式如a

SpringMVC的概述是一种基于Java实现的MVC设计模型的请求驱动类型的轻量级WEB框架。Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在Spring Web Flow里面。Spring 框架提供了构建 Web 应用程序的全功能 MVC 模块。使用 Spring 可插入的 MVC 架构，从而在使用Spring进行WEB开发时，可以选择使用Spring的Spring

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，核心目标是让智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优行为策略（Policy），以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。表示从状态 s 出发遵循策略 π 的累积奖励期望。表示在状态 s 执行动作 a 后遵循策略 π 的累积奖励期望。二者联系：解释：状态价值是所有可能动作

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