基于用户行为的协同过滤 记录用户的观看历史、点赞、收藏、停留时长等行为，找出相似用户或相似视频进行推荐。
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。
在正则表达式中，特殊字符需要进行转义。
如果翻转所有位，我们将得到 11111111111111111111111111111110，这在十进制中对应的是4294967294。
示例：假设你有一个动态库 libmathutil.so（Linux）或 mathutil.dll（Windows），它提供一个函数 int add(int a, int b);，你需要先有对应的头文件 mathutil.h：#include "mathutil.h" #include <iostream> <p>int main() { std::cout << add(3, 4) << std::endl; return 0; } 编译时要告诉编译器头文件位置： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；g++ -I/path/to/headers -c main.cpp 2. 链接动态库 在生成可执行文件时，通过 -l 指定库名，-L 指定库文件路径。
合理设计能有效提升服务响应速度和资源利用率。
main 函数: 演示了如何创建 IPFilePair 实例并将其序列化。
在服务或控制器中使用选项 通过依赖注入获取配置值。
这意味着对于每个公司，将独立进行合并操作。
例如： a = [1, 2, 3]; b = a; a is b → True（a 和 b 是同一个列表对象） a = [1, 2, 3]; b = [1, 2, 3]; a is b → False（虽然值一样，但是两个不同对象） 5 is 5 → True（小整数有缓存，可能共享对象） 注意：is 不是比较值，而是比较身份。
使用方式： 安装JsonCpp（apt、vcpkg或源码编译） 包含头文件并链接库 用Json::Reader（旧版）或Json::CharReader（新版）解析 示例代码： #include <iostream> #include <json/json.h> #include <sstream> int main() { std::string json_str = R"({"status": "ok", "count": 10})"; Json::Value root; Json::CharReaderBuilder builder; std::string errors; std::istringstream ss(json_str); if (parseFromStream(builder, ss, &root, &errors)) { std::cout << "Status: " << root["status"].asString() << "\n"; std::cout << "Count: " << root["count"].asInt() << "\n"; } else { std::cerr << "Parse failed: " << errors << "\n"; } return 0; } 基本上就这些主流方法。
auto_prepend_file是一个PHP配置指令，用于指定一个文件，该文件会在每个PHP脚本执行之前被自动包含和运行。
在C#中如何与MongoDB交互？
如果数据可能包含非数字字符，需要增加更复杂的验证逻辑。
例如，如果 $data 只有4个元素，array_chunk($data, 3) 仍会生成 [$base, $param]，其中 $base 包含3个元素，$param 包含1个元素。
在实际开发中，需要注意密钥安全、Cookie 属性设置和错误处理，以确保 Cookie 的安全性和可靠性。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 继续上面的例子，某个字符在文档中的位置（行号、列号）、是否被选中等，就是外部状态。
生产者-消费者解耦： 生产者无需知晓其数据被哪些消费者使用。
比如你下载了一个大文件，或者从服务器同步了一批数据，怎么知道文件在传输过程中有没有损坏或者被篡改？
控制 goroutine 数量：使用 worker pool 或 semaphore 限制并发数，防止资源耗尽。

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