本期视频将从一般形式的最优控制问题出发，分析其在面对非线性系统和非凸目标函数时存在的根本局限，进而引出马尔可夫决策过程的建模思想与强化学习的解决途径，并以 Q-learning 算法为例阐明强化学习本质是一种自适应的最优控制。
节选自Solve For Why的一套系统性课程：Home School 2.0 系统化教学： 课程体系非常完整，从基础原理（Foundational Principles） 讲到构建全局策略（Building a Global Strategy） 和策略启发法（Heuristics），并深入探讨如两极分化策略（The Path to Polarization） 等高级主题 模块化设计： 内容按“周”分模块（从第1周至第16周），结构清晰，便于循序渐进地学习。后期课程专注于3-Bet底池（3-Bet
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学习记录，ESP32播放GIF文件（例如《Bad Apple》GIF要黑白的哈，在OLED上效果好） 通过读取SD卡模块，在OLED上播放 硬件：一个ESP32，一个0.96OLED(不一定是0.96寸的哈)，一个mini SD模块， 一个SD卡，外加需要的GIF文件。 代码特点：算是个高级点儿的代码，不适用小白，有基础的学学玩玩挺好 我几乎在每行代码都加了注释，废了一小会儿劲儿，如有遗漏还请指出，用于相互交流学习。
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