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？
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什么是嵌入中的迁移学习？
“嵌入中的迁移学习指的是将一个预训练模型（通常是在一个大型数据集上训练的）应用于一个不同但相关的任务的技术。开发人员不必从头开始训练模型，这可能会消耗大量资源，而是可以利用现有的嵌入，这些嵌入捕捉了关于数据的宝贵信息。使用这些嵌入可以节省时
如何将流数据与批处理管道进行同步？
“将流数据与批处理管道进行同步涉及几个关键步骤，以确保来自两个来源的数据能够有效整合。首先，您需要建立一个共同的数据模型和传输机制。这可确保即使数据以不同的速率处理——流数据实时处理，批数据以特定时间间隔处理——它们也能以相同的格式被理解。