第一个项目

我的第一个项目
我的第一个项目做的是商城,由于没有项目经验,且自己的美工技术又有限,所以这个项目做的有些粗糙。也正是因为自己没有做项目的经验,所以在开始之前我首先参考29期阿虎的意见,来自己制定出自己的项目实施计划。经过细心的计划后,我首先着手的是项目的安装部分。可是等到项目开始之时,张涛老师对项目的要求并没有关于安装的这部分,为了不打乱自己的项目计划且一定要跟上老师的项目进度,我继续完成我的安装部分,并且我决定将它作为我项目的一部分,同时尽力去跟进老师的进度,此时感觉确实有些乏力,不过还可以顶住。老师讲的项目所需要的各个功能模块,我都需要去做,同时我也不希望自己的安装部分半途而废,所以只有努力去应付眼前的困难:首先以老师讲的功能模块为主,其次再去完善安装部分,虽然自己很是努力,但还是没有完全跟上老师要求的项目进度,不过在周四的时候,我把安装部分搞定了,下一步打算在周末的时候把进度赶一赶,可是却被突如其来的学校(唐山)之行打乱了我的加班计划,虽然在学校也坚持去完成项目,可仍然不能将进度完全赶上。周一晚上回来继续加班加点,抓紧时间赶项目,周二上午回到学校之后,和周围的同学一比较,果然,自己的进度落后了(至少落下了两个项目任务:后台的无限分类和商品管理)从此时起,我没有一时一刻松懈,抓紧每一分每一秒的去赶回被落下的进度,本想做成多用户商城的,现在由于时间关系只能退而求其次了:改变计划去做单用户商城。
我给自己规定周二,周三每天都要完成两个项目任务:周二无限分类+商品管理,周三购物车+订单管理,并且在周四进行项目最后的完善与调试,只有这样我才可以赶在周五交项目之前,把项目的要求全部完成。开始我真是怀疑自己是否还能赶在任务上交之前完成项目的所有要求,我每天鼓励自己:加油!相信自己,你可以的!这两天我每天熬夜到三点,为的就是完成被落下的进度,要不是顾忌第二天的上课,我甚至都有通宵的打算。
就这样在周四上午,我完成了剩下的四个项目任务。就在今天张涛老师告诉我们项目上交日期改为下周一,这个消息确实给我带来了周五上午半天的项目调试时间,因为我知道,我周五下午必须得回唐山的学校参加兄弟们的毕业“典礼”,周六日两天我很难有时间再对项目做任何的动作。我必须抓紧现在的每时每刻,终于在周五我完成了项目的最终的完善与调试工作。
周五,4495的火车上,我拿出电脑,将项目演示给阿虎和文宇,也听一听他们的意见,从他们赞许的语言与表情中我知道:我做到了,项目完成了……
通过此次的“项目之旅”,我才知道原来网站并不像想象中的那么难,编写代码也并不是那么的无趣,看着一段段代码,表现出它们绚烂的一面时,我心中不禁泛起一丝欢欣,最重要的是:我更加深刻的明白了确实有些事情并不是我们以前想象的那样高不可攀的,只要我们肯努力,肯行动,好好的制定任务计划,稳步向前的一步步的完成计划中的任务,无论再难的问题,它的命运也只有一个:那就是被你搞定
最后借用张总的一句话来鼓励自己:努力吧!兄弟们!



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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