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整合优化后的Q-learning实现 下面是整合了上述优化方案的Q-learning代码：import gymnasium as gym import numpy as np import random # 改进的argmax函数，用于随机打破平局 def argmax_random_tie_breaking(arr): arr_max = np.max(arr) max_indices = np.where(arr == arr_max)[0] return np.random.choice(max_indices) def run_optimized_q_learning(): env = gym.make("FrozenLake-v1") Q = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n)) alpha = 0.7 gamma = 0.95 # 优化后的epsilon衰减参数 epsilon = 1.0 # 初始探索率为1 epsilon_min = 0.001 # 最小探索率 episodes = 10000 # 确保epsilon在大约一半的训练回合中衰减到epsilon_min epsilon_decay = (epsilon - epsilon_min) / (episodes / 2) print("训练前Q表:") print(Q) for episode in range(episodes): state, info = env.reset() terminated = False truncated = False while not terminated and not truncated: if random.random() < epsilon: action = env.action_space.sample() # 探索 else: # 使用改进的argmax函数进行动作选择 action = argmax_random_tie_breaking(Q[state]) # 利用 new_state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) # Q表更新公式 Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (float(reward) + gamma * np.max(Q[new_state]) - Q[state, action]) state = new_state # 衰减epsilon if epsilon > epsilon_min: epsilon -= epsilon_decay print("训练后Q表:") print(Q) env.close() run_optimized_q_learning()运行这段优化后的代码，你会发现Q表在训练后不再是全零，而是包含了学习到的Q值，表明智能体已经成功地探索了环境并学习了策略。
Symfony的组件化设计非常灵活，你可以根据自己的需要选择合适的组件。
服务方法可见性: 只有可导出的（首字母大写）方法才能被RPC调用。
Go语言的Map不需要开发者手动进行扩容或重新分配操作。
传统赋值或传参过程中，对象常通过拷贝构造函数进行复制，这涉及堆内存的重新分配与数据逐项复制。
理解SFINAE和std::enable_if： SFINAE（Substitution Failure Is Not An Error）是模板元编程中实现条件编译的关键机制。
获取返回值：能接收查询结果、影响行数或输出参数。
在PHP中，我们可以利用MySQLi扩展提供的错误码来判断是否发生了唯一键冲突，并根据判断结果执行相应的处理逻辑。
如果不是非常特殊的验证需求，尽量优先使用内置的、更安全的过滤器。
文章首先优化了红黑树中的IP比较函数，提升了排序效率，随后深入分析了该方法在最长前缀匹配（LPM）场景下的局限性，并引入了Trie（前缀树）作为更适合IP路由查找的专业数据结构，以实现更快的匹配速度。
PHP三元运算符在简化条件判断时非常实用，但使用不当会影响代码可读性和维护性。
掌握这些技巧能提升代码性能，尤其在算法竞赛、嵌入式开发和状态压缩中非常实用。
掌握回调函数的关键在于理解“函数是一等公民”，可以像变量一样传递和使用。
总结 通过本教程，我们学习了如何利用Python的requests和BeautifulSoup库，结合强大的CSS选择器（特别是:-soup-contains()和:not()），有效地处理网页抓取中同名类标签的挑战。
在提供的代码中，Snowball类定义了一个speed类变量：class Snowball(games.Sprite): image = games.load_image("SnowBall.png") speed = 2 # 初始速度 def __init__(self, x, y=70): super(Snowball, self).__init__(image=Snowball.image, x=x, y=y, dy=Snowball.speed) # 使用类变量设置初始dy这里的dy=Snowball.speed意味着每个新创建的Snowball实例都会获取当前Snowball.speed的值作为其垂直速度。
在选择新API时，务必仔细阅读其文档，确认其是否支持所需功能，并了解其使用限制（如请求频率、认证等）。
总而言之，eval() 是一个危险的函数，应该尽量避免使用。
1. 确认 NVM 是否已安装 首先，通过 Homebrew 确认 NVM 是否确实已经安装。
通过x = (pdf.w - desired_image_width) / 2这一公式，我们可以精确地将图片放置在页面的中心。

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