在强化学习中，表格和函数近似方法的主要区别在于它们如何表示价值函数或策略。 表格方法在表中存储每个状态或状态-动作对的显式值。当状态和动作空间较小且离散时，例如在简单的网格世界环境中，这种方法效果很好。然而，当状态空间较大或连续时，由于表

调试深度学习模型需要系统性的方法来识别和修复训练和评估过程中出现的问题。第一步是验证所使用的数据。确保数据集是干净的、标记正确且能代表问题领域。例如，如果您正在构建一个图像分类模型，请检查图像是否损坏，类是否平衡。数据预处理步骤，如归一化或

元数据在基准测试中发挥着至关重要的作用，它提供了必要的背景和额外信息，以便准确解读结果。在基准测试的领域，无论是软件性能、网络速度，还是硬件能力，元数据都是帮助开发人员理解测试条件的基础。这包括被测试软件的版本、所用机器的硬件规格、操作系统