神马浮云1

神马浮云1
2011年03月23日
  都三月底了,贵阳的天还是那么冷,据报到说:0至5摄氏度,夜间有雨加雪。刚下班,无所事事,准备回家。贵阳的交通总是那么堵,公交上的人挤得像罐头里的沙丁鱼。没有零钱坐车,在旁边的小店买了瓶绿茶和手抓饼。换了点零钱,边吃东西边等车。朋友说晚上家庭聚会,你等通知来吃饭。我不想参加什么聚会,不过是吃吃饭,在哪里不是吃,但吃顿饭也这么出师有名,推却不了。我就那么傻傻的心不甘情不愿的坐在这家小店里等。风好大,好冷。我就这样坐着,心想久等不来,我也不好意思坐在这,是不是还要消费点什么?不然老板会不高兴的。看着店里的食谱。想起一件往事,潮湿的心像被太阳烘烤一般,温暖起来。这样美好的往事,是和你有关的。你曾经也这样等过人,从早上一直到下午,只是为了我。现在我还记得你当时的模样,坐的位置,点的东西。只是地点不一样时间不一样。你现在在等谁?下一场聚会是在哪?栀子花开的七月,阳光明媚的日子,这样的日子逝了又来,来了又去。就是没了你,没了消息,总让人愁怅。如果时光到回,就算只有我一个人愿意,也要让时光停在我们相遇的时候。
  这谁写的日记,真不真实,太矫情。
  
  
  
  离开你我很难过,离开我你难过吗?
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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