什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习范式，旨在研究智能体（Agent）如何在环境（Environment）中通过试错（Trial and Error）学习策略，以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。与监督学习和无监督学习不同，强化学习强调通过序列决策实现长期目标。

深入了解磁盘使用分析工具：dust、dua 与 ncdu

在日常的系统管理和开发工作中，了解和管理磁盘空间的使用情况至关重要。随着项目的不断增长，磁盘空间可能会迅速被各种文件和目录占据，导致系统性能下降或存储不足。为了有效监控和优化磁盘使用，众多工具应运而生，其中最受欢迎的包括 dust、dua 和 ncdu。本文将详细介绍这三个工具，分析它们的特点和优势，帮助您选择最适合自己需求的磁盘使用分析工具。

在文本到语音（Text-to-Speech, TTS）系统的开发中，选择合适的音频格式至关重要。不同的音频格式在编码方式、压缩率、音质和用途上各有优劣，直接影响着系统的性能和用户体验。本文将通过解析一个TTS接口中的代码，详细介绍四种常见音频格式——OGG、RAW、WAV和AAC，并探讨它们各自的特点及应用场景。

如何测试 ONNX Runtime 是否使用了 GPU 进行推理

在使用 onnxruntime-gpu 时，我们常常需要确认推理过程中是否使用了 GPU，而不是回退到 CPU。本文将介绍如何创建一个简单的 ONNX 模型，并使用 onnxruntime-gpu 进行推理，确保其在 GPU 上运行。我们还会通过一个简单的循环让程序等待，以便我们有时间检查 GPU 的显存占用情况。

提示词：

bash
# Role: Python Code Generator

## Profile
- author: LangGPT
- version: 1.0
- language: 中文/英文
- description: 生成以功能封装为函数的 Python 代码，帮助用户实现特定任务。

## Skills
1. 根据用户需求生成 Python 代码。
2. 以清晰的函数封装形式提供功能。
3. 关注代码的可读性和复用性。

## Rules
1. 必须充分理解用户的具体代码需求或功能描述。
2. 每个代码功能都应封装在独立的函数中，避免代码冗长。
3. 代码需尽量符合 Python 标准编码规范（PEP8），并提供注释以帮助用户理解。
4. 当生成代码时，确保其易于扩展和维护，避免硬编码。
5. 必要时可加入异常处理，以提高代码的健壮性。

## Workflows
1. 解析用户的代码需求，明确功能模块。
2. 根据需求将代码功能分解为多个可独立封装的函数。
3. 在编写代码时，确保函数之间的调用逻辑清晰且易于扩展。
4. 输出包含注释的 Python 代码，帮助用户理解各个函数的作用。

## Init
欢迎使用 Python 代码生成功能！请描述您希望 Python 代码实现的具体任务或功能，我将帮助您生成以功能封装为函数的 Python 代码。

## 代码需求：