在这里插入图片描述
论文地址: https://papers.nips.cc/paper/3964-double-q-learning.pdf

本论文由DeepMind发表于2015年NIPS的一篇论文,作者Hasselt。

前言: Q-Learning算法由于受到大规模的动作值过估计(overestimation)而出现不稳定和效果不佳等现象的存在,而导致overestimation的主要原因来自于最大化值函数(max)逼近,该过程目标是为了最大的累计期望奖励,而在这个过程中产生了正向偏差。而本文章作者巧妙的是使用了两个估计器(double estimator)去计算Q-learning的值函数,作者将这种方法定义了一个名字叫“Double Q-learning”(本质上一个off-policy算法),并对其收敛过程进行了证明(缺点:当然double Q-learning算法有时会低估动作值,但不会像Q学习那样遭受过高估计)

1. 问题及原因

过估计” (overestimate)

过估计是指对一系列数先求最大值再求平均,通常比先求平均再求最大值要大(或相等,数学表达为:E(max(X1,X2,...))max(E(X1),E(X2),...)E(\max (X1, X2, ...)) \geq \max (E(X1), E(X2), ...)

一般来说Q-learning方法导致overestimation的原因归结于其更新过程,其表达为:
Qt+1(st,at)=Qt(st,at)+αt(st,at)(rt+γmaxaQt(st+1,a)Qt(st,at)) Q_{t+1}\left(s_{t}, a_{t}\right)=Q_{t}\left(s_{t}, a_{t}\right)+\alpha_{t}\left(s_{t}, a_{t}\right)\left(r_{t}+\gamma \max _{a} Q_{t}\left(s_{t+1}, a\right)-Q_{t}\left(s_{t}, a_{t}\right)\right)

其中的 maxa\max\limits_{a} 表示为最大化action-value, 而更新最优化过程如下:
s,a:Q(s,a)=sPsas(Rsas+γmaxaQ(s,a)) \forall s, a: Q^{*}(s, a)=\sum_{s^{\prime}} P_{s a}^{s^{\prime}}\left(R_{s a}^{s^{\prime}}+\gamma \max _{a} Q^{*}\left(s^{\prime}, a\right)\right)

对于任意的s,as, a 来说,最优值函数 QQ^{*} 的更新依赖于 maxaQ(s,...)\max \limits_{a} Q^{*}(s,...), 从公式中可以看出,我们把N个Q值先通过取max操作之后,然后求平均(期望),会比我们先算出N个Q值取了期望之后再max要大。这就是overestimate的原因。

注: 一般用于加速Q-learning算法的方法有:Delayed Q-learning, Phased Q-learning, Fitted Q-iteration等

2. Estimator原理与思想

通常情况下对于一个集合中的变量 X={X1,X2,...,XM}X= \left\{ X_{1},X_{2},...,X_{M} \right\}来说,奖励的最大化累计期望表示为:
maxaE{Xi}\max \limits_{a} E \left\{ X_{i} \right\}

那么在实际的过程中,对于每个 XiX_{i},我们定义 $ S=\bigcup_{i=1}^{M} S_{i}$为采样,其中的 SiS_{i} 表示为对于所有XiX_{i}采样的一个子集,假设 SiS_{i} 满足独立同分布情况, 那么期望值的“无偏估计”可以通过计算每个变量的样本平均值来获得,其计算方法如下:
E{Xi}=E{μi}μi(S)= def 1SiSSis E\left\{X_{i}\right\}=E\left\{\mu_{i}\right\} \approx \mu_{i}(S) \stackrel{\text { def }}{=} \frac{1}{\left|S_{i}\right|} \sum_{S \in S_{i}} s

注: μi\mu_{i}XiX_{i} 的估计器

这个过程是一个无偏估计,因为每一个采样 sSis\in S_{i}是一个对 XiX_{i} 的无偏估计,因此,近似中的误差仅由估计中的 “方差“ 组成,当我们获得更多样本时会减小。

为了后面方便理解,这里我们定义两个函数:“概率密度函数”(Probability Density Function, PDF)和“累积分布函数”(Cumulative Distribution Function, CDF),概率密度函数fif_{i}表示ithi^{th}XiX_{i},则累积分布函数表示为: Fi(x)=xfi(x)dxF_{i}(x)= \int_{-\infty}^{x} f_{i}(x)dx,同样的道理,对于PDF和CDF来说估计器分别表示为fiμf_{i}^{\mu}FiμF_{i}^{\mu}

补充
1. 概率密度函数
其实就是给定一个值, 判断这个值在该正态分布中所在的位置后, 获得其他数据高于该值或低于该值的比例,其中的曲线就是概率密度函数(PDF),通常情况下pdf的曲线下面积(AUC)总和为1,且曲线末端不会接触到x轴(换句话说, 我们不可能100%的确定某件事)。
在这里插入图片描述

2. 累积分布函数
累积分布函数 (CDF) 计算给定 x 值的累积概率。可使用 CDF 确定取自总体的随机观测值将小于或等于特定值的概率。还可以使用此信息来确定观测值将大于特定值或介于两个值之间的概率。
在这里插入图片描述
例如,罐装苏打水的填充重量服从正态分布,且均值为 12 盎司,标准差为 0.25 盎司。概率密度函数 (PDF) 描述了填充重量的可能值的可能性。CDF 提供每个 x 值的累积概率。
此处参考PDF-CDF指导

(1)单估计器方法(Single Estimator)

所谓的单估计就是使用一组估计量的最大值作为近似值,

即近似maxaE{Xi}\max \limits_{a} E \left\{ X_{i} \right\}的最好的方式就是最大化估计器,表示为:
maxiE{Xi}=maxiE{μi}maxiμi(S) \max _{i} E\left\{X_{i}\right\}=\max _{i} E\left\{\mu_{i}\right\} \approx \max _{i} \mu_{i}(S)

μ\mu表示为估计器,而此处对于最大的估计器fmaxμf_{max}^{\mu}来说,它是依赖于 fiμf_{i}^{\mu} 的,若要求取PDF,首先需要考虑CDF,但它的概率分布中最大的估计器小于等于xx,这等同于所有的估计均小于等于xx,数学表示为:
x:Fmaxμ(x)= def P(maxiμix)=i=1MP(μix)= def i=1MFiμ(x) x: F_{\max }^{\mu}(x) \stackrel{\text { def }}{=} P\left(\max _{i} \mu_{i} \leq x\right)=\prod_{i=1}^{M} P\left(\mu_{i} \leq x\right) \stackrel{\text { def }}{=} \prod_{i=1}^{M} F_{i}^{\mu}(x)

那么maxiμi(S)\max_{i}\mu_{i}(S)是对E{maxjμj}=xfmaxμ(x)dxE\left\{\max _{j} \mu_{j}\right\}=\int_{-\infty}^{\infty} x f_{\max }^{\mu}(x)dx的无偏估计,详细表示为:
E{maxjμj}=xddxi=1MFiμ(x)dx=jMxfjμ(s)ijMFiμ(x)dx E\left\{\max _{j} \mu_{j}\right\}=\int_{-\infty}^{\infty} x \frac{d}{d x} \prod_{i=1}^{M} F_{i}^{\mu}(x) d x=\sum_{j}^{M} \int_{-\infty}^{\infty} x f_{j}^{\mu}(s) \prod_{i \neq j}^{M} F_{i}^{\mu}(x) d x

(2)双估计器方法(Double Estimator)

对每个变量使用两个估计器,并将估计器的选择与其值解耦。

问题:单一估计器方法导致过高估计可能会对使用此方法的算法(例如Q学习)产生很大的负面影响。为了解决这个问题,double estimator方法用来解决过高估计。

那么对于原来的 maxiE{Xi}\max_{i} E \left\{ X_{i} \right\}来说,此处我们需要定义两个估计器:μA\mu^{A}μB\mu^{B},他们分别表示为:μA={μ1A,,μMA}\mu^{A}=\left\{\mu_{1}^{A}, \ldots, \mu_{M}^{A}\right\}μB={μ1B,,μMB}\mu^{B}=\left\{\mu_{1}^{B}, \ldots, \mu_{M}^{B}\right\},然后两个估计器都使用采样的样本子集来更新,其规则表示为:
{S=SASBSASB=μiA(S)=1SiAsSiAsμiB(S)=1SiBsSiBs \left\{ \begin{aligned} S=S^{A} \cup S^{B} \\ S^{A} \cap S^{B}=\emptyset \\ \mu_{i}^{A}(S)=\frac{1}{\left|S_{i}^{A}\right|} \sum_{s \in S_{i}^{A}} s \\ \mu_{i}^{B}(S)=\frac{1}{\left|S_{i}^{B}\right|} \sum_{s \in S_{i}^{B}} s \end{aligned} \right.

那么像单估计器μi\mu_{i}一样,如果我们假设样本以适当的方式(例如随机地)分布在两组估计器上,则μiA\mu_{i}^{A}μiB\mu_{i}^{B}也都是无偏的。设 MaxA(S)= def {jμjA(S)=maxiμiA(S)}\operatorname{Max}^{A}(S) \stackrel{\text { def }}{=}\left\{j | \mu_{j}^{A}(S)=\max _{i} \mu_{i}^{A}(S)\right\}μA(S)\mu^{A}(S) 中最大估计值集合,由于μB\mu^{B}是一个独立的无偏估计值,那么 E{μjB}=E{Xj}E\left\{\mu_{j}^{B}\right\}=E\left\{X_{j}\right\}对于任何jj都成立,包括 jMaxAj \in Max^{A}

此处有疑问,为什么包括jMaxAj \in Max^{A}??

aa^{*} 是最大化 μA\mu^{A} 的估计器,表示为:μA:μaA(S)= def maxiμiA(S)\mu^{A}: \mu_{a^{*}}^{A}(S) \stackrel{\text { def }}{=} \max _{i} \mu_{i}^{A}(S),如果存在多个最大化的μA\mu^{A} 是最大化估计量,我们可以例如随机选择一个,然后我们可以将μaA\mu_{a^{*}}^{A}用作maxiE{μiB}\max _{i} E\left\{\mu_{i}^{B}\right\}的估计值,那么对于maxiE{Xi}\max_{i}E\left\{X_{i}\right\}可以近似为:
maxiE{Xi}=maxiE{μiB}μaB \max _{i} E\left\{X_{i}\right\}=\max _{i} E\left\{\mu_{i}^{B}\right\} \approx \mu_{a^{*}}^{B}

随着我们获得更多的样本,估计量的方差减小,在极限情况下,μiA(S)=μiB(S)=E{Xi}\mu_{i}^{A}(S)=\mu_{i}^{B}(S)=E\left\{X_{i}\right\}

具体证明过程部分如下:
在这里插入图片描述

3. Double Q-learning算法

我们可以解释为 Q-learning学习其实使用单估计器(single estimate)去估计下一个状态:那么maxaQt(st+1,a)\max _{a} Q_{t}\left(s_{t+1}, a\right)E{maxaQt(st+1,a)}E\left\{\max _{a} Q_{t}\left(s_{t+1}, a\right)\right\}的一个估计,一般的,将期望理解为对同一实验的所有可能运行的平均,而不是(通常在强化学习环境中使用)对下一个状态的期望,根据原理部分,Double Q-learning将使用两个函数 QAQ^{A}QBQ^{B}(对应两个估计器),并且每个QQ函数都会使用另一个QQ函数的值更新下一个状态。两个QQ函数都必须从不同的经验集中学习,这一点很重要,但是要选择要执行的动作可以同时使用两个值函数。 因此,该算法的数据效率不低于Q学习。 在实验中作者为每个动作计算了两个Q值的平均值,然后对所得的平均Q值进行了贪婪探索。算法伪代码如下
在这里插入图片描述

为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,本文同样Q-learning算法伪代码贴出来了。
在这里插入图片描述

对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网络的值来更新。

4. 实验过程于结果

在这里插入图片描述

5. 附录:收敛性证明过程

对于Double Q-learning收敛性的证明过程如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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    原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...

    2024/3/24 20:11:15
  19. 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!

    原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...

    2024/3/27 7:12:50
  20. 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!

    原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...

    2024/3/24 20:11:13
  21. 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜

    原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...

    2024/3/26 11:21:23
  22. 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者

    原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...

    2024/3/24 20:11:12
  23. 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!

    原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...

    2024/3/28 12:42:28
  24. 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?

    原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...

    2024/3/26 9:58:17
  25. 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...

    解析如下&#xff1a;1、长按电脑电源键直至关机&#xff0c;然后再按一次电源健重启电脑&#xff0c;按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后&#xff0c;按住“winR”打开运行窗口&#xff0c;输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面&#xff0c;选中…...

    2022/11/19 21:17:18
  26. 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。

    %读入6幅图像&#xff08;每一幅图像的大小是564*564&#xff09; f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...

    2022/11/19 21:17:16
  27. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...

    win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面&#xff0c;在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机&#xff0c;虽然这比较麻烦&#xff0c;但是对系统进行配置和升级…...

    2022/11/19 21:17:15
  28. 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...

    有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows&#xff0c;请勿关闭计算机”的提示&#xff0c;要过很久才能进入系统&#xff0c;有的用户甚至几个小时也无法进入&#xff0c;下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法&#xff1a;我们首先在左下角的“开始…...

    2022/11/19 21:17:14
  29. win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...

    置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题&#xff0c;电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update&#xff0c;请勿关机”(如下图所示)&#xff0c;而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢&#xff1f;一切都是正常操作的&#xff0c;为什么开时机呈现“正…...

    2022/11/19 21:17:13
  30. 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...

    Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示&#xff0c;没过几秒后电脑自动重启&#xff0c;每次开机都这样无法进入系统&#xff0c;此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一&#xff1a;开机按下F8&#xff0c;在出现的Windows高级启动选…...

    2022/11/19 21:17:12
  31. 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...

    有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况&#xff0c;就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机&#xff0c;碰到这样的问题该怎么解决呢&#xff0c;现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法&#xff1a;1、2、依次…...

    2022/11/19 21:17:11
  32. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...

    今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后&#xff0c;每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面&#xff0c;提示请勿关闭计算机”&#xff0c;每次停留好几分钟才能正常关机&#xff0c;导致什么情况引起的呢&#xff1f;出现配置Windows Update…...

    2022/11/19 21:17:10
  33. 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...

    只能是等着&#xff0c;别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚&#xff0c;只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一&#xff1a;管理员运行cmd&#xff1a;net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...

    2022/11/19 21:17:09
  34. 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?

    原标题&#xff1a;电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办&#xff1f;win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢&#xff1f;一般的方…...

    2022/11/19 21:17:08
  35. 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...

    关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 &#xff0c;然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;关机提示 windows7 正在配…...

    2022/11/19 21:17:05
  36. 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...

    钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...

    2022/11/19 21:17:05
  37. 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...

    前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了&#xff0c;具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面&#xff0c;长时间没反应&#xff0c;无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过&#xff0c;网上搜了不少资料&#x…...

    2022/11/19 21:17:04
  38. 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...

    本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法&#xff0c;并在最后教给你1种保护系统安全的好方法&#xff0c;一起来看看&#xff01;电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中&#xff0c;添加了1个新功能在“磁…...

    2022/11/19 21:17:03
  39. 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...

    许多用户在长期不使用电脑的时候&#xff0c;开启电脑发现电脑显示&#xff1a;配置windows更新失败&#xff0c;正在还原更改&#xff0c;请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢&#xff1f;下面小编就带着大家一起看看吧&#xff01;如果能够正常进入系统&#xff0c;建议您暂时移…...

    2022/11/19 21:17:02
  40. 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...

    配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#xff0c;电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...

    2022/11/19 21:17:01
  41. 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...

    不知道大家有没有遇到过这样的一个问题&#xff0c;就是我们的win7系统在关机的时候&#xff0c;总是喜欢显示“准备配置windows&#xff0c;请勿关机”这样的一个页面&#xff0c;没有什么大碍&#xff0c;但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机&#xff0c;非常…...

    2022/11/19 21:17:00
  42. 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...

    当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时&#xff0c;一般是您正对windows进行升级&#xff0c;但是这个要是长时间没有反应&#xff0c;我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了&#xff0c;来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...

    2022/11/19 21:16:59
  43. 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...

    我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况&#xff0c;当我们打开电脑之后&#xff0c;发现一直停留在一个界面&#xff1a;“配置Windows Update失败&#xff0c;还原更改请勿关闭计算机”&#xff0c;等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢&#xff0…...

    2022/11/19 21:16:58
  44. 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”

    Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...

    2022/11/19 21:16:57