人工智能
从零开始强化学习（四）——策略梯度
四. 策略梯度(Policy Gradient)
4.1 期望奖励(Expected Reward)
在强化学习中有3个组成部分：演员(actor),环境(environment)和奖励函数(reward function)
演员就是一个网络，输入状态，输出动作
环境就是一个函数，输入状态和动作，输出状态。环境是基于规则的规则，是确定不变的
奖励是在某一个状态下采取某个动作能够获得的分数。环境是
《教育心理学》学习2-3
位置法
如果说图像法是一种帮助编码记忆材料的方法，那么“位置法”（method of loci,MOL）就是一种帮助检索材料的“线索”。许多人在记忆时往往会结合图像法和位置法进行记忆。位置法是目前最主要的记忆术之一，相传是古希腊诗人西蒙尼停斯（Simonides of Ceos)首先提出的。如今很多一流的记忆大师（例如世界记忆冠军王峰等）或多或少都会使用这种方法。
想象一条你熟悉的路线，比如从
kotlin<第八篇>：协程的启动与取消
一、启动构建器
launch与async构建器都用来启动新协程：
1、launch，返回一个Job，并且不附带任何结果值
2、async，返回一个Deferred，Deferred也是一个Job，可以使用.await()在一个延期的值上得到它的最终结果。
等待一个作业：
1、线程切换
launch(Dispatchers.Default) {
println("1")
Spark入门及环境搭建
一、Spark是什么
Spark是Apache下的一个用于大规模数据处理的统一分析引擎，Unified engine for large-scale data analytics.
Spark还是一个支持多语言的（Python、SQL、Scala、Java、R），可以在单节点或者集群上用作数据工程、数据科学和机器学习的内存计算引擎。
Spark借鉴了MapReduce的思想发展而来，保留了其分布式
被问爆的Agent实战：从0到1搭建可落地AI智能体
🎁个人主页：User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏：AI
文章目录：
【前言】
一、先搞懂：2026年爆火的AI Agent，到底是什么？
1.1 Agent的核心定义
1.2 Ag
如何给 HDFS 「减肥」之数据清理
Hadoop 平台运行至今，前期处于放任自由的状态，后期才开始稍加管控，指定相关数据使用规范。日积月累，数据规模越来越大，元数据暴增，Namenode rpc 频繁超时告警，Namenode HA 切换也较为频繁。
企业的预算不可能无限增加，所以一个良好的平台规范以及定时数据清理机制，对平台的来说至关重要，属于非常实在的降本增效工作。
这里记录下我们组的近期制定的 HDFS「瘦身计划」。
1.
用飞算JavaAI轻松完成高校宿舍管理系统
今天我们使用飞算来完成高校宿舍管理系统。
一、需求分析与规划
1.1 功能需求与核心模块高校宿舍管理系统主要服务于宿舍管理员、学生和学校管理部门，实现宿舍资源的数字化管理。系统核心功能包括：用户管理（登录认证、角色权限分配）、宿舍管理（楼栋房间信息、床位分配状态）、学生住宿管理（入住登记、宿舍分配调换
