PyTorch 强化学习 Demo：从理论到实践 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互学习最优策略。PyTorch 作为深度学习框架，因其动态计算图和易用性，成为实现强化学习算法的热门选择。以下是一个基于 PyTorch 的强化学习 Demo，涵盖环境搭建、算法实现和训练流程。 环境搭建 选择 OpenAI Gym 作为实验环境，它提供了多种标准化的强化学习任务。安装 Gym 和 PyTorch： pip install gym torch  以 CartPole 任务为例，目标是控制小车保持平衡，使杆子不倒。创建环境： i...

团孝子已上线feeling:面了很多家公司，能感受到目前只有小公司+外包喜欢问八股。大厂虽然也问八股，但是是从实习、项目中进行提问，并且大厂会问很深，面试官也会对你的回答进行思考➕追问，所以准备大厂面试前一定要备好相关资料。对于算法，我做的是codetop前100+力扣hot100+力扣高频150，面试中实感hot100就足够，基本上只要是hot100就秒答。对于项目和八股，我做的也是烂大街的星球项目，八股则是看小林和问ai，自己也写了很多技术博客和画了很多思维导图，并且自己也尝试用嘴巴说出来，不只停留于纸面。运气也很重要，必须要让面试官/HR看到简历才行，所以建议投递时间是下午两点。tl:第一岗位9.9 投递9.10 一面（一面评价:最近见过最强的大三，结束五分钟后约二面，都晚上九点了不下班吗）9.11 二面（三道算法a出两道，反问评价:经验不够等横向，我实习生要啥经验）9.21挂（实习时间过短+其他原因，想要一年实习的，为什么不招个正职）第二岗位10.10投递10.11约面（主管打电话，说看到我之前投递记录了想要我挂qa职进去干后端，同意）10.14 一面（无八股，主动说确实很强，意愿很强）10.16 oc其余，友邦，东软，东华，惠择，用友oc已拒京东测开一面挂（投后端被测开捞）腾讯测试已拒（投后端被测开捞）ps:表扬惠择的主管面，没怎么问技术（可能是一面面试官沟通过了），全程一起讲大道理，解答了心中很多疑惑，也告诉我以面试官角度来看怎么选候选人，如果可以下次一定选惠择

安装 Solana 开发环境（Linux） 系统要求 确保系统满足以下最低要求：  操作系统：Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本（或其他基于 Debian 的发行版） 内存：至少 8GB RAM 存储空间：至少 50GB 可用空间 网络：稳定的互联网连接  安装 Rust 编程语言 Solana 工具链基于 Rust 构建，因此需要先安装 Rust 和 Cargo（Rust 的包管理器）： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh source $HOME/.cargo/env rustup comp...