2026/1/21 16:42:23

函数的连续性与间断点 函数的连续性 左连续 右连续 区间上的连续性 在xo处连续 函数的间断点 第一类间断点（左右极限都存在） 可去间断点： f(xo-0)= f(xo+0) 跳跃间断点： f(xo-0)≠ f(xo+0) 第二类间断点（震荡间断点、无穷间断点）

2026/1/21 16:42:22

如下面的例子，很容易看出问题： 如果类本身的无参构造函数， 就添加了一些元素，序列化，再反序列化，会导致元素增加。 如果要避免，必须添加： new JsonSerializerSettings() { Object…

2026/1/21 16:42:18

强化学习和前面提到的几种预测模型都不一样,reinforcement learning更多时候使用在控制一些东西上,在算法的本质上很接近我们曾经学过的DFS求最短路径. 强化学习经常用在一些游戏ai的训练,以及一些比如火星登陆器,月球登陆器等等工程领域,强化学习的内容很简单,本质就是获取状…

2026/1/21 16:42:14

一些结论 六大策略: 写清晰的指令 提供参考文本 将复杂任务分解为更简单的子任务 给模型时间“思考” 使用外部工具 系统性测试变化 提高结果质量的六大策略 写清晰的指令 这些模型无法读懂你的想法。如果输出过长，要求简短回复；如果输出过于简单…

2026/1/21 16:42:10

🔥博客主页： 小羊失眠啦. 🎥系列专栏：《C语言》 《数据结构》 《Linux》《Cpolar》 ❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，…

2026/1/21 16:42:06

马库斯布赫霍尔茨 一. 引言 深度强化学习的起源是纯粹的强化学习，其中问题通常被框定为马尔可夫决策过程（MDP）。MDP 由一组状态 S 和操作 A 组成。状态之间的转换使用转移概率 P、奖励 R 和贴现因子 gamma 执行。概率转换P（系统动…