JavaScript基础

1.if语句
if (/条件表达式 ) {
执行语句
}

if ( 条件表达式 ){
成立执行语句
} else {
否则执行语句
}

if (/条件1 ){
成立执行语句
} else if ( 条件2 ){
成立执行语句
} else if ( 条件3 )
}
2.switch语句
switch (expression) {
case 常量1:
语句;
break;
case 常量2:
语句;
break;
case 常量3:
语句;
break;

case 常量n:
语句;
break;
default:
语句;
break;
}
3.while语句
while (循环条件) {
//循环体
}
当循环条件为true时,执行循环体
当循环条件为false时,结束循环
4.do…while语句
do {
// 循环体;
} while (循环条件);
do..while语句和whlie语句的区别:
while循环特点:先判断,后循环,有可能一次循环体都不执行
do-while循环特点:先循环,后判断,至少执行一次循环体
5.for语句
for (初始化表达式1; 判断表达式2; 自增表达式3) {
/循环体4
}
执行顺序:1243 —- 243 —–243(直到循环条件变成false)

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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