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头文件
form.h
mywid.h
源文件
form.cpp
mywid.cpp
主程序
main.cpp
二、XMind思维导图文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-686431.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-686431.html
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C语言中的通信协议： 1.QT中的服务器端的操作： .pro文件： 头文件： 源文件： 2.QT中的客户端的操作： .pro文件： 头文件： 源文件：
pro文件需要导入 network 头文件： widget.cpp ui: 头文件 widget.cpp ui: 运行结果：客户端连接之后可以成功发送信息 今日思维导图： 代码： page2.h: widget.h: main.cpp: page2.cpp: widget.cpp: page2.ui: widget.ui: 运行结果：
笔记 时钟绘制
贝叶斯网络提供了一个自然的表示方式，用于描述（因果引起的）条件独立性。 拓扑结构 + 条件概率表 = 联合分布的紧凑表示。 通常易于领域专家构建。 通过变量消除进行精确推断： 在有向无环图上的时间复杂度是多项式级别的，但在一般图上为 NP-hard。 空间复杂度与时间
👨💻 作者简介：程序员半夏 , 一名全栈程序员，擅长使用各种编程语言和框架，如JavaScript、React、Node.js、Java、Python、Django、MySQL等.专注于大前端与后端的硬核干货分享,同时是一个随缘更新的UP主. 你可以在各个平台找到我! 🏆 本文收录于专栏: 零基础学机器学习 🔥 专栏
蒙特卡洛算法需要使用完整的片段进行计算，这在有些问题中是不现实的，尤其是对于没有终止状态的问题。时序差分算法对此进行了改进 蒙特卡洛控制和时序差分学习有什么区别？ 四、时序差分算法（Temporal Difference Learning, TD 学习） 4.1 时序差分（0） 4.2 Sarsa算法 4.3 Q学习
一、强化学习简介 1.1 问题定义 1.2 马尔可夫决策过程 举例说明马尔可夫决策过程 例1： 例2： 执行动作的策略 强化学习的目标是让智能体通过不断尝试，找到最优的策略（policy），即在每个状态下选择什么动作，以最大化累积的奖励。强化学习的常见算法有： Q学习（Q-lea
机器学习 你有没有想过计算机是如何从数据中学习和变得更聪明的？这就是机器学习 （ML） 的魔力！这就像计算机科学和统计学的酷炫组合，计算机从大量信息中学习以解决问题并做出预测，就像人类一样。 可以这样想：想象一下，你想教你的电脑
- 机器学习 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 机器学习有下面几种定义： （
根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 在监督学习中，提供给算法的包含所需解决方案的训练数据，成为标签或标记。 简单地说，就是监督学习是包含自变量和因变量（有Y），同时
