1. 背景介绍 1.1 强化学习浪潮 人工智能的浪潮一波接着一波，从早期的专家系统，到机器学习的崛起，再到深度学习的爆发，每一次技术革新都推动着人工智能向更深层次发展。近年来，强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为机器学习的一个重要分支，逐渐走入人们的视野，成…

1. 背景介绍 1.1 强化学习的崛起 近年来，随着人工智能的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为机器学习的一个重要分支，受到了越来越多的关注。它能够让智能体在与环境的交互中学习，通过试错的方式不断优化自身的策略，最终实现特定目标。Q-learning 作为…

1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 属于机器学习的一个分支，专注于智能体 (agent) 通过与环境互动学习最优策略。不同于监督学习，强化学习没有明确的标签数据，而是通过奖励 (reward) 来引导学习过程。智能体根据当前状态 (state) 选择行…

使用Flexible实现手淘H5页面的终端适配（淘宝官方）：https://github.com/amfe/article/issues/17 移动前端自适应解决方案和比较：http://caibaojian.com/mobile-responsive-example.html 如何适配不同分辨率和不同屏幕尺寸的手机&am…

AI人工智能 Agent：基于Q-learning的决策优化 1.背景介绍 在人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过与环境交互来学习策略的技术。Q-learning 是一种无模型的强化学习算法，广泛应用于各种决策优化问题中。它通过学习状态-动作对的价值来指导智能体…

1. 背景介绍 随着软件系统复杂性的不断增加，基于服务的体系结构（SOA）已经成为构建灵活、可扩展和可维护应用程序的首选方法。在SOA中，应用程序被分解成独立的服务，这些服务通过定义良好的接口进行通信。这种模块化方法使得开发、部署和维护复杂系统变得更加容易。然而，S…

AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：策略优化 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：策略优化，强化学习，动态规划，人工智能算法原理，案例研究，代码实现 1.背景介绍 1.1 问题的由来 在人工智能领域，策略优化是解决决…

1. 背景介绍 1.1. 人工智能的决策难题 人工智能发展至今，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，在决策问题上，机器仍然面临着巨大的挑战。传统的机器学习方法通常需要大量标注数据，并且难以处理复杂的环境和动态变化的场景。而强化学习作为一种全新…