深度 Q 网络(deep Q-network，DQN):基于深度学习的 Q 学习算法，其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术，并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练。状态-价值函数(state-value function):其输入为演员某一时刻的状态，输出为一个标量，即当演员在 对应的状态时，预期的到过程结束时间段内所能获得的价值。状

本博文介绍了初级和中级计量经济学的不同内容和重点。初级计量经济学注重介绍基本的统计工具和经济模型，帮助人们理解经济数据和经济现象之间的关系。这包括回归分析、假设检验和预测方法等。中级计量经济学则更加深入研究这些方法的理论基础和实际应用，探讨更复杂的模型和技术，如面板数据分析、时间序列分析和因果推断等。同时，中级课程还会涉及更多计量经济学理论，比如内生性问题、工具变量和因果推断的困难等。通过学习中级

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛采样和贝叶斯估计的非线性滤波算法，主要用于解决非线性、非高斯系统中的状态估计问题。它通过 “粒子”（对系统状态的随机样本）来近似系统状态的后验概率分布，从而实现对未知状态的递归估计。

基于python➕django的网页开发已经被很多人认可，现有视频也很多，在进行开发的第一步就是配置相关环境，本博客就是django环境配置的全过程，使用的使用较广的pycharm+django+mysql的开发过程。其中文章第一步配置了详细讲解了django的环境配置，其次讲解了其余软件的配置，还对其中一些基础问题进行了介绍。

python绘制组合图的代码以及图例显示不出问题的解决。

本博客关注如何爬取指定公众号的所有文章，分别从python代码和插件的角度讲解如何进行实操。

运营或者日常活动中难免会遇到需要下载视频，并对视频进行编辑，本博客就是致力于批量处理已下载视频和图片的水印和字幕。

本文主要介绍了智能体ABM（Agent-Based Modeling）建模的综述。首先，讨论了大数据挖掘与ABM仿真建模的范式互补关系，指出二者相互补充可以提高模型的准确性和可解释性。接着，分析了ABM仿真模拟范式的研究优势，包括其能够对复杂系统进行动态建模、模拟多个智能体的相互作用等特点。最后，详细介绍了ABM仿真模拟的核心特征和逻辑流程，包括智能体建模、环境建模、行为规则设计等内容。通过本文的

中介效应分析与调节效应分析是国内经济学因果推断经验研究中被广泛采用的两种研究手段，但是存在不同程度的误用。前者的主要问题在于过度使用中介效应逐步法检验，后者的主要问题是对其在因果识别中的作用阐发不足。为此，本文深入讨论了中介效应检验的偏误、如何正确开展中介效应分析，以及如何使用调节效应分析来强化因果关系论证，并针对当前的使用现状提出了相应的操作建议。

本片博客介绍自己在最新版的mac上搭建vscode以及python环境时所注意的问题以及具体操作步骤。