Cal-QL（校准Q学习）是一种提高离线强化学习后在线微调效率的方法。它通过校准Q值，避免了传统方法中的“遗忘”现象，确保学习到的Q值不低于参考策略的价值，从而防止智能体在微调时误认为新动作更优，导致性能下降。该方法在离线预训练后，通过在线交互进行有效的策略微调，提升了样本效率和策略性能。

pg_featureserv支持CQL过滤功能，可以对PostgreSQL和PostGIS中的数据进行属性和空间查询。CQL标准定义了一些特殊语法来支持时间过滤，可以充分利用PostgreSQL对时间属性的查询能力。本文介绍了pg_featureserv中的时间过滤示例，包括时间文字和条件，可以使用布尔比较运算符和BETWEEN..AND运算符进行查询。另外，也可以结合空间查询来进行时空查询。pg_featureserv支持CQL时间过滤，可以有效地查询和可视化时间数据。 pg_featureserv支持CQL过滤功能，可以对PostgreSQL和PostGIS中的数据进行属性和空间查询，并且支持时间文字和条件，可以使用布尔比较运算符和BETWEEN..AND运算

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