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在机器学习的三大核心范式中,强化学习(Reinforcement Learning, RL)以其独特的“试错学习”机制脱颖而出——它既不像监督学习那样依赖标注数据,也不同于无监督学习专注于数据分布挖掘,而是通过智能体(Agent)与环境(Environment)的持续交互,在“探索-利用”的平衡中寻…
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第一章:电力系统 Agent 的负荷预测 在现代智能电网中,负荷预测是保障电力供需平衡、优化调度决策的核心环节。引入基于 Agent 的分布式智能系统,能够实现对区域负荷的动态感知与自主预测,显著提升预测精度与响应速度。 Agent 架构…
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函数式输入输出:从理论到实践 1. 函数式编程中的上下文与效果应用 在函数式编程中,我们常常会遇到需要处理副作用的情况。副作用是指函数在返回值之外对外部环境产生的可观察到的影响,比如抛出异常、改变外部世界的状态等。为了安全地处理这些副作用,我们引入了计算上下文…
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MySQL事务与Spring事务的关系1. MySQL事务(数据库层)2. Spring事务(应用层)3. 两者关系详解3.1 层级关系3.2 Spring对MySQL事务的封装4. Spring事务的工作流程4.1 Spring在开启事务时做了什么?4.2 Spring何时关闭自动提…