强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

SM2公钥加密算法国密公钥加密标准之一，由国家密码管理局与2010年12月公布。 SM2属于非对称加密算法，使用公钥加密，私钥解密，在安全性和运算速度方面要优于RSA算法。 SM2公钥加密适用于加密长度较短的数据，如会话密钥和消息报文。SM2公钥加密不仅对数据加密，还提供防篡改的特性，即被篡改的或伪造的密文可以在解密的过程中被检查发现，因此通过SM2公钥加密的消息无需格外的校验机制。消息经过SM2公钥加密后长度会增加不到100字节的长度，加密方在准备缓冲区时需要加以留意。 SM3属于不可逆加密算法，类似于md5，常用于签名。 SM4属于对称加密算法，可用于替代DES/AES等国际算法， SM4算法与AES算法具有相同的密钥长度和分组长度，都是128位。

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