PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化） 算法是深度强化学习里非常重要的一类 策略梯度（Policy Gradient） 方法，被广泛应用于游戏智能体、机器人控制等场景。

Go 没有类（class），但它依然支持 封装、继承（组合）、多态 这些面向对象思想，只是实现方式和传统语言（Java/C++/Python）不同。

1. struct（结构体）代替 class ✅ 非常常用

Go 用 struct 表示对象的数据。 在所有实际项目中，几乎所有业务实体都要用 struct。

Go 是一门 静态类型语言，所有变量在 编译期 必须有确定的类型（可推断）。Go 提供了多种声明方式，既保持了静态语言的安全性，又在语法上简洁。

1. 使用 var 声明

基本语法：

var name type
var name type = value
var name = value // 类型自动推断

示例：

摘要

本文旨在从理论层面深入探讨强化学习（Reinforcement Learning, RL）的运作机制。我们以经典的**倒立摆（CartPole-v1）**环境为例，首先将其形式化为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），然后详细阐述策略梯度（Policy Gradient）方法的基础，并最终推导出现今最稳定和常用的算法之一——近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）。每一部分理论都将与Python（PyTorch）代码实现紧密结合，展示理论公式在实践中的落地。

好的，这是为您整理的关于Go语言并发核心概念的笔记博客。

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