简单爱

作者通过日常与一只名叫“小浣熊”的玩偶互动,展现了生活中简单的幸福与快乐。即使面对年龄的增长,仍保持着一颗童心,珍视身边不起眼的小物件。

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简单爱。每天亲亲我的小浣熊。
哥逗我的时候,就会打我的小浣熊,但是小浣熊还是一天到晚的笑着。我也一天到晚的笑着。简单的幸福。

年级大了,竟然莫名其妙的天真起来。哥不在的时候,我会跟小浣熊聊天,问问他感觉怎么样,困不困什么的。他傻傻的,不说话,事实上,他每天心情都是最佳状态,像哥说的,虽然长着一张挨揍的脸,有着挨揍的命,却真的是个久经考验的快乐战士。

仔细算来,我从来没有像今天这样拥有一切。小时候的破烂布娃娃不知早已在哪里腐烂,家里那头永远长不大的小牛已是别人的盘中餐,总担心被老鼠咬伤的小白鹅也不知去向……幼稚而又无助的小时候,我们都不曾把握住一切。23岁的时候,‘失去’不再有意义,因为,有了你。

漂亮的卡通储蓄罐,站不稳的小企鹅,大头小屁股米奇小老鼠,胖夫夫的小海豚抱枕,总也不去弹的吉他,大到没有地方摆置的电子琴……不实用的东西,都是我的宝贝,我像守财奴一样贪婪的守护着它们,悄悄的,无声的,享受着。

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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