买房、办贷款,生活好累

http://blog.youkuaiyun.com/eygle/article/details/120709


毕业四年,来北京到明天就1.5年整了.

终于在这个整日子来临之前,把腰包里所有的钱都交给了KFS
成功的转正为负.

从此,也不敢再到处乱串,从此希望有人多多请饭:)
从此,要开始做更穷的穷人...

要说累好像理由还不充分.
房子看了三次就决定买了,前后只看过3个楼盘.
也没用排队,朋友帮忙咱自选了一套.

还是就是扛着一个"此包无钱"的包包去给人家送钱.这一天是2004.09.27,这一天要永远记得了.
然后今天,2004.09.29,准备了除暂住证之外的所有材料,乖乖的把自己的房子又抵押给了银行.
签字不停的签字,这几乎是我的唯一权利.

然后如释重负的回来了.
头有一点热,发烧,搞不好要病倒了:(

总觉得有了自己的房子才有家的感觉,现在住的地方只能叫宿舍.
而有了家以后,是不是就证明自己渐渐老去.

前几天买了一套碟,叫<<十分钟年华老去>>.
看名字就让你觉得无比沧桑凝重.

十分钟,就只十分钟,我们全都老去.


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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