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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在假面酒店的奢华外表下，隐藏着阴暗的秘密和致命的陷阱。一个年轻女子迷失在一场身份互换的迷宫中，发现真相的代价可能比她预想的要高得多。

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在僵尸末世中，葛拉特一家奋力对抗成群的食肉怪物，他们的生存意志和不离不弃的家庭纽带，在绝望中点亮了一线希望。