长丝巾的系法

本文介绍八种不同的丝巾系法,包括简单的活结、红领巾结、领带型等,每种方法都有详细的步骤说明,帮助读者轻松掌握丝巾搭配技巧。

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方法一:
1、将长形丝巾折成2CM宽呈一带状,环绕于颈间打一个活结。    
2、将左右两边带状一起以螺旋状旋转。    
3、延续步骤2再将其旋转至最底端。    
4、将旋转完成的带状以逆时针方向用手指环绕于活结上。    
5、延续步骤4再将其环绕至最高处,留5CM左右的长度至花下,最后用别针别于花与活结处,调整花下的长度。



方法二:
1、将丝巾对角四折成条状
2、系红领巾结
3、将丝巾调整成领带型



方法三:
1.将丝巾对折成条形
2.在丝巾的一端打结
3.将未打结的一端,从结中穿出



方法四:
1.将丝巾纵向对折,在一端10CM处松松打结
2.将另一端折出3CM左右风琴折
3.将风琴折穿入孔中,并拉紧打结的一端



方法五



方法六



方法七



方法八:
1、将丝巾对角相折
2、将对角相交系于颈后
3、将丝巾另一端系于背后



方法九:
1、将丝巾纵向对折并紧紧地拧卷好后
2、佩戴在颈部,将端头部分对折后从环中穿出,然后整理成型
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方的深度强化学习及其在非线性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,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,验证了所提方的有效性和优越性。 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研究非线性统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方的深度强化学习在非线性统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方。 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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