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强化学习 (RL) 可以通过结合适应随时间变化的条件的机制来有效地解决非平稳环境。非平稳环境是指潜在的系统动力学，奖励结构或状态分布可以随着代理与它们的交互而改变的环境。为了管理这些变化，RL算法必须灵活，并且能够根据新信息更新其策略，从而

自动化在大数据工作流中发挥着至关重要的作用，通过简化各种流程和提高效率。在大数据环境中，数据必须被收集、处理、分析和可视化，通常需要处理来自多个来源的大量信息。自动化可以帮助消除重复的任务，使开发人员能够专注于需要人工干预的更复杂的问题。例