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强化学习是一种机器学习方法,它涉及一个代理与环境的交互。代理基于其当前状态采取行动,环境会对该行动做出响应,提供奖励或惩罚。代理根据这些奖励来调整其行动策略,以最大化其从环境中获得的长期奖励。这种试错机制促使代理学习什么是环境中的最佳行动,从而随着时间的推移提高其性能。强化学习广泛应用于众多领域,包括游戏、机器人技术和金融,因为它可以使代理在动态和不确定的环境中自主决策。

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一次看似温馨的家庭聚餐,摇身一变成为一场暗藏杀机的凶案现场。表面的和睦掩盖着深埋的仇恨,随着调查深入,每位家庭成员都成为嫌疑人。真相扑朔迷离,反转不断,将观众带入一个令人窒息的悬疑迷宫。

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