感想京东



现在网上购物已经是家常便饭,大多数人们都已接受了网购这种方式,而能够给人们提供网购的网站也很多,而我从好几年前就开始在京东网购物了,因此京东商城的每一次发展,每一点变化,我都看在眼里,也一一了解,感受着京东一天比一天更加强大!


比起以前的京东,现在的京东商城里的物品更加丰富多彩,琳琅满目,从最初的只销售电子产品到今天的销售各种不同种类的商品,如服饰,鞋帽,家具家装,电器产品,美食书籍,等等,应有尽有,物品种类的愈加齐全,供消费者的选择也就越多,也更容易吸引更多的消费!


随着科技的发展,现在的手机也越来越智能化,人们只需在手机上动动手指,就能买到自己喜欢的东西,而京东在这一方面也加紧了自己的步伐,从以前的只能在电脑的网页上打开购买,到现在可以手机上上,ipad上购物,这种购物方式的样化不仅为消费者提供了方便,也让人们共同见证着京东的发展,壮大!
网购的发展也带动了其他行业的发展,像快递,而京东在这一块领域上也毫不落后,从以前只能依靠其他快递公司运送,到现在建立了自己的快递公司团队,在各个城市都有京东的快递指定点,这样既保证了物品的安全,又提高了物流的速度!


现在的京东商城在一步一步往前行进着,随着他们科研队伍的不断壮大,技术的不断更新,合作商的增多,售后的有效处理,种种的进步,相信以后会更加强大,我们关注着京东的长大!

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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