关于春游杂言碎语

上苑桃花朝日明,兰闺艳妾动春情。
井上新桃偷面色,檐边嫩柳学身轻。
花中来去看舞蝶,树上长短听啼莺。
林下何须远借问,出众风流旧有名。

就是这一阕《春游曲》,婉转、清亮地唱响了唐朝女性的最初声音。作为七律,它似有失粘的瑕疵,但反过来说,也可以理解为形式上自由——格律尚未最终定型,一切都是那么的无拘无束,充满了萌动时的盎然生机。桃色的面颊、嫩柳的腰身、律动的春情……短短的诗行里写满了一个时代的无限春意——那是乐府的流风余韵,那是尚未褪尽的民间情趣。

以我来看,《春游曲》在特定的历史语境中构成了一种隐喻。上苑桃花明媚鲜妍的意象和“出众风流旧有名”的自负自信,都指向盛唐宫廷里不老的红颜,她们以自己的明艳照亮了整个时代。所以,我才选择桃花下一个少女啭呖呖的天籁之音来作为一段叙述的开篇。 
 
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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