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这篇文章介绍了使用Stimulus控制器的Connect和Disconnect回调函数来跟踪目标元素的添加和移除。通过示例代码演示了如何在列表中添加新的元素，并在页面加载时更新元素数量。这是Stimulus的一个小而实用的功能。

该文综述分层强化学习中的子目标发现方法，涵盖：通过发展机制学习可解释、可迁移的状态表示并对相似角色状态分组；Feudal HRL同时学习目标表示与分层策略；Skipper利用时空抽象实现零样本泛化；STI-HRL建模时空因素预测用户下次访问；图解耦方法提升数据效率；规范化与主动探索改善稀疏奖励学习；空间推理方法在3D环境中优于扁平与分层架构；子目标类别用于Atari稀疏奖励游戏；Hierarchical-DQN结合内在动机实现高效探索。

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