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1. 必须熟悉 DDPG 、 PPO 、 TD3 、 SAC 等算法的原理和区别。 这四种算法是连续控制（如机器人控制）中最常用的深度强化学习算法。 PPO (Proximal Policy Optimization)   原理：PPO是一种同策略（On-policy）的策略梯度算法。它使用截断（Clipping）机制限制新旧策略的更新步长，防止策略更新“翻车”。   核心公式：    数值计算示例： 假设在时间步 ，GAE计算出的优势函数 （正数，说明这个动作很好）。 设定截断超参数 。 如果新网络过于激进，导致新旧策略概率比 （新策略采用该动作的概率是旧策略的1.5倍）：   原始目标： ...

😭学院本，有实习，春招简历投出去石沉大海，求指点。

if(left_height := self.get_height(root.left)) == -1: return -1 #------等价于-------- := 海象符 #left_height = self.get_height(root.left) #if left_height == -1: # return -1 #先算左子树高度，存到 left_height，如果是 -1（不平衡），直接返回 -1。  # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=...