强化算法之所以重要，是因为它是强化学习中策略梯度方法最简单、最直接的实现方式之一。通过使用蒙特卡洛抽样来计算收益，通过估计预期收益相对于策略的梯度来更新策略参数。
该算法的工作原理是生成轨迹 (情节)，然后计算每个轨迹的总奖励。使用以下更新规则更新策略参数以增加导致更高奖励的操作的概率: θ ← θ α * ∇θ log π(a
SARSA在强化学习中是什么？
继续阅读
数据增强如何提高对抗攻击的鲁棒性？
数据增强是一种用于提高机器学习模型鲁棒性的技术，特别是在对抗攻击方面，通过增加训练数据的多样性和数量来实现。对抗攻击通过轻微改变输入数据来利用模型中的漏洞，这可能导致错误的预测。通过旋转、缩放、翻转和添加噪声等技术在训练数据中引入变化，模型
你如何优化查询延迟？
优化查询延迟涉及多个策略，旨在减少数据库查询返回结果所需的时间。一种常见的方法是使用索引，它使数据库能够更快地定位记录，而不是扫描整个表。例如，如果您经常根据电子邮件地址查询用户信息，则在电子邮件列上创建索引可以使数据库快速找到记录，而无需
关系数据库是如何管理并发访问的？
关系数据库通过结合锁机制、隔离级别和事务管理来管理并发访问。当多个用户或应用程序尝试同时访问数据库资源时，数据库必须确保数据的完整性和一致性。为此，它采用锁定机制，限制用户对某些资源（如行、表或数据库）的访问。例如，如果一个事务正在更新一条