跟自己比, 而不是跟别人比!

本文探讨了人们常犯的错误——过分关注他人的成功而忽视自我提升的重要性。作者建议我们应该学会从他人身上找到值得学习的优点,并通过不断反思和改进自身来实现真正的进步。

生活中,我们总不自觉的把目光放在别人身上,放在别人取得的成绩上,看到比自己优秀的,或艳炫不已,或自惭形秽,或心生妒忌。


我们很少去思考别人比自己优秀在哪里,自己的不足在哪里。

我们确实应该积极的去跟别人比较,但不是对比成绩如何,不是对别工作好坏,更不是对比谁强谁弱,而是去关注更深层次的东西。别人之所以比你优秀,那定是有其特有的优点值得你学习。我们应该以一颗谦卑的心去请教他人,以一颗坚毅的心去修正自己。

跟以前的你自己对比,你的缺点是否改掉了,别人的优点你是否学到了,如此,才能不断进步。


凡道理都极简单,然唯身体力行者才能有所成就。


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
要向他人讲解奖励函数是自己编写代码计算而非深度强化学习框架计算,可以从以下几个方面入手: ### 强调奖励函数的本质 奖励函数本质上是一个根据智能体的状态和行为计算出一个标量值的映射。它的核心作用是为智能体的行为提供反馈,以引导其学习到最优策略。深度强化学习框架虽然提供了很多便利,但奖励函数是与具体任务紧密相关的,很多时候需要根据任务的特定需求来定制,这就需要自己编写代码来实现[^1]。 ### 结合代码示例讲解 以下是一个简单的导航任务的奖励函数代码示例: ```python import numpy as np def navigation_reward(agent_position, target_position, obstacle_positions): distance = np.linalg.norm(np.array(agent_position) - np.array(target_position)) # 接近目标给予正奖励 reward = -distance # 如果撞到障碍物给予负奖励 for obstacle in obstacle_positions: if agent_position == obstacle: reward -= 100 # 到达目标给予正奖励 if agent_position == target_position: reward += 1000 return reward ``` 在这个示例中,奖励函数根据智能体的当前位置、目标位置和障碍物位置来计算奖励。通过这个代码可以向他人展示,奖励函数的计算逻辑是可以自己定义的,并不依赖于深度强化学习框架。 ### 对比框架计算和自己编写的优势 自己编写奖励函数代码可以更灵活地根据具体任务需求进行定制。不同的任务可能有不同的目标和约束,使用框架提供的默认奖励计算方式可能无法满足需求。例如,在一个特定的机器人控制任务中,可能需要考虑机器人的能量消耗、动作的平滑性等因素,这些都可以通过自己编写奖励函数来实现。 ### 说明与框架的结合方式 虽然奖励函数是自己编写代码计算的,但仍然可以与深度强化学习框架结合使用。在使用框架时,通常会有一个环境类,在这个环境类中可以调用自己编写的奖励函数来计算每个时间步的奖励。例如,在一个简单的环境类中可以这样使用: ```python class NavigationEnv: def __init__(self): self.agent_position = [0, 0] self.target_position = [10, 10] self.obstacle_positions = [[5, 5]] def step(self, action): # 根据动作更新智能体位置 self.agent_position[0] += action[0] self.agent_position[1] += action[1] # 计算奖励 reward = navigation_reward(self.agent_position, self.target_position, self.obstacle_positions) return self.agent_position, reward ```
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