紧急寻人:北京工商大学的李阳同学

一位同学希望为自己及同学购买SD2.0大会的折扣票,博主承诺提供六折优惠,并留下了联系方式,期待有更多需要的学生能享受优惠。

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前几天收到一封email,是北京工商大学的李阳同学发来的。他要求为自己和同学以优惠价购买SD 2.0大会门票。大学生愿意花钱参加SD 2.0大会,可见内容上的确吸引人。考虑到他们的支付能力,我当时就给他回了邮件,表示可以帮助解决六折优惠问题;担心优快云邮箱与Yahoo!邮箱互通问题,又用gmail给他发了一封。到今天为止,还没收到李阳同学的进一步消息。如果李阳同学还有购票需要,看到这篇blog后迅速联系我,六折优惠票数量有限,不能保证一直保留(其他网友希望能买到优惠门票的,也可以找我,我尽量帮忙)。若有认识李阳同学的,烦请转告一声。多谢!

 

 

附原信

 

韩磊:
       您好!我是北京工商大学的学生,我们老师想让我们参加今年的软件开发大会,看到您论坛上说有团体的六折票,我们需要四张,不知您能否帮我们解决。
       谢谢!
 
 
                                                                                                     李阳

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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