本期视频将从一般形式的最优控制问题出发，分析其在面对非线性系统和非凸目标函数时存在的根本局限，进而引出马尔可夫决策过程的建模思想与强化学习的解决途径，并以 Q-learning 算法为例阐明强化学习本质是一种自适应的最优控制。
节选自Solve For Why的一套系统性课程：Home School 2.0 系统化教学： 课程体系非常完整，从基础原理（Foundational Principles） 讲到构建全局策略（Building a Global Strategy） 和策略启发法（Heuristics），并深入探讨如两极分化策略（The Path to Polarization） 等高级主题 模块化设计： 内容按“周”分模块（从第1周至第16周），结构清晰，便于循序渐进地学习。后期课程专注于3-Bet底池（3-Bet
这是HNU大二暑期小学期大作业演示，完整代码： https://github.com/amazing-ice/HNU-BIG-HOMEWORK-Sophomore
新赛季的电锯也是醉了
https://www.youtube.com/watch?v=GWsy5qgeFFk&ab_channel=ReeceTurner-RTAFabrication
-
模型连接：https://makerworld.com.cn/zh/models/870966#profileId-862960 为之前发布的二级增高架增加两侧储物盒，模块化设计，可单独抽出方便清理 已打印之前版本的朋友，需要打印并替换两根前框架（增加扩展口）
Model #001
用nano banana做了一款AI 光影匹配器
U1 视频指南：如何将 SnapDryer 与 Snapmaker U1 配合使用
微星游戏电竞显示屏，3ms疾速响应，让竞技画面流畅不拖影。打游戏、看大片都细腻清晰，快人一步的沉浸体验，真实提升使用满意度。
拓竹P2S 碰玻璃解决方案。
极客DIY 0
0