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。


当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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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