[33期] 无练习,不大师

本文强调通过持续练习在编程领域实现技能提升,以李明和文凯两位老师的教学为例,阐述了实践的重要性。从Linux学习到课程作业,文章强调了通过实际操作加深理解,避免理论与实践脱节,并指出艰苦的练习是获取宝贵经验的必经之路。

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大家都听说过一万小时的理论了吧,一个人的技能要达到大师级水平,工作时间必须超过1万小时。显然在这短短的4个月里。想要成为大师是不可能的,但是我们把握唯一的原则就是练习。
Linux 的学习是很好的证明,也许你自己看一些书,自己研究一下是没问题的。但是并不能很好的加深印象。更重要的,有些知识和经验的运用是光靠自己琢磨不来的。李明老师给了我们很好的指导,他把自己的工作中所获得的经验知识教给我们,使我们身临实战,减少自己犯错误的可能性。当我们面对工作时,我想这是一笔宝贵的财富。对于我们自己来说,想获得这些财富的途径就是不断地练习,加深印象,使之成为身体的一部分。
同样,文凯老师的上课也是练习为主。感觉得到,文凯老师是个很有激情的人。他不光上课实时地穿插练习,下课的作业更是练习的重要部分。也许以后会觉得作业多,但是这也正是我们需要的。荒废了以前的时光,现在要拿刻苦的练习来补偿。也许应征了一句话,出来混总是要还的。
我们要慢慢地喜欢上练习,喜欢上编程,加油吧,兄弟姐妹,也许有一天你就未来的大师,无往不胜,所向披靡。


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,解决了同场景下的跟踪控制问题。该方法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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