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本文探讨了深度强化学习（DRL）的发展历程及其重要里程碑，从1950年代的理论萌芽到近年来的广泛应用。通过回顾Q学习、深度Q网络（DQN）和AlphaGo等关键事件，本文强调了DRL在智能决策中的潜力和影响。文章还指出，尽管DRL取得了显著进展，但未来仍面临稳定性、效率和伦理等挑战，呼吁研究者持续探索和创新，以推动这一领域的发展。

本文介绍了在 Ubuntu 系统上安装 CUDA 和 PyTorch 等 GPU 深度学习环境的流程。重点强调了使用命令 nvidia-smi 检查 NVIDIA 驱动和 CUDA 版本的重要性，以及通过 PyTorch 的 torch.cuda 模块验证 GPU 的可用性、数量和当前使用的 GPU。这些步骤为深度学习和深度强化学习项目提供了必要的技术支持，确保在训练和应用算法时系统具备充足的计算能力，从而推动相关研究和应用的发展。