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。


Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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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