强化学习是一种通过不断尝试和错误反馈来学习规律、实现目标的机器学习方法，类似于计算机通过虚拟老师（如反馈分数）来决定哪些行为在特定环境中能获得高分或避免低分。与监督学习不同，强化学习无需预设数据和标签，而是在实际环境中持续探索和学习。实际应用中，如AlphaGo利用强化学习在围棋比赛中取得胜利，展示了其强大潜力。强化学习中提及的算法，如Q-Learning和Deep Q Network，通过模拟环

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

知识图谱作为一种新颖的知识组织与检索技术,涉及图书情报、计算机科学、知识工程和语言学等多个学科的理论与方法,正逐渐受到业界关注。它在知识组织和展现上体现出来的优势是非常显著的,也是适应当前环境的一大趋势。（不断完善~）

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python批量数据预处理中遇到的问题

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。

在得到QCA分析组态后如何对组态进行解释是我们面对的一个核心问题，本文介绍了 Santi等学者所提出的由三个迭代阶段组成的组态理论化过程模型来推进组态理论化，即范围界定、链接和命名。

本文主要介绍随机规划、多目标随机规划模型能解决什么问题（什么性质的问题）、包含什么变体、优缺点是什么。最后并介绍了随机规划的多种最新解法。

本文研究了国际上普遍使用的风险管理基本模型、并针对主流的信息科技风险管理的框架进行研究、分析，重点研究当前信息科技风险管理模型的主要内容、定位、目标企业、风险管理机制， 以及相应的风险评估流程和风险应对策略，作为商业银行数据中心风险管理研究 工作的基础。