Bellman最优性方程是强化学习中的一个关键方程，它定义了最优策略下的状态值。它将状态的价值表示为考虑未来状态，从该状态采取最佳行动可实现的最大预期收益。
等式写为: (V ^ *(s) = \ max_a \ left( R(s, a) \ gamma \ sum_{s'} P(s'
在强化学习中，on-policy 方法和 off-policy 方法有什么区别？
继续阅读
强化学习中的Q值是什么？
强化学习 (RL) 中的持续任务是代理与环境连续交互的任务，没有预定义的结束或终止状态。在这些任务中，代理的目标是在无限期内最大化长期奖励。任务没有自然结束，因此只要agent在环境中保持活动状态，它的学习过程就会继续。
连续任务的示例可
警报在数据库可观察性中的作用是什么？
“警报在数据库可观察性中扮演着至关重要的角色，作为主动通知，帮助开发者和系统管理员识别并应对问题，避免其升级为更严重的故障。当设置得当时，警报可以监控多种指标，如查询性能、资源使用、错误率以及整体系统健康状况。通过跟踪这些指标，警报能在预定
ARIMA (p,d,q)模型是什么，参数代表什么？
隐马尔可夫模型 (hmm) 是假设系统由隐藏状态控制的统计模型，只能通过观察到的输出来推断。在HMM中，系统以某些概率在这些隐藏状态之间转换，并且每个状态也以定义的概率产生可观察的事件或输出。这种结构允许hmm对底层过程不可直接观察的序列进