起码还有“粮食”

          很多时候我们可能迷漫,而且那种感觉很不是滋味。

          作为喜欢篮球的笨狗,会在www中去搜索下精彩的篮球视频,精彩的篮球图片,还有一些曾经激励过我们的歌曲。

          看完或听完会感觉充满了能量,继续战斗下去,为自己的理想战斗下去。

           社会是一个金字塔型的,每个人的梦想就是登上塔尖,有的害怕,没敢爬,有的只爬了一段, 有的人到了塔尖。

           记得读书时跑2000米,可能看到这篇文章的大部分都有过,可以回忆下跑2000米时的感觉,现在想想,是不是感受到当        
           时跑步的那种出不上气的味道,再回忆下,是坚持跑完了,还是中途走路过去,还是中途放弃.......。

          说实话,咱每次都跑完了。

            1.狮子座的,不会认输。

            2.相信自己能跑完。

            3.既然都跑了这么远,干嘛要放弃了,那不等于白跑了,当初何必又跑。

            这里不是说咱跑步多厉害,想表达一种感受。

            理想每个人都有,每个人都想实现,就像还没跑之前,觉得挺容易的,不就那么几个圈吗。

            这个世界可以没有你,但你却不能没有这个世界。

            就像那个广告,当你不被人承认之前,你永远是个零。
         
            在理想的征途中,累了,迷漫了,坐下来歇歇,哼首最让你激励的歌(想想,让自己激励的事情)继续前进。

             或许这种感觉就像当你饿了,吃点东西,又有精神了。

             记得,在自己理想的征途上别忘记带上“粮食”,他会陪你走到塔尖上。






想到什么就胡乱写上,希望有过理想并在为理想奋斗的人意会,希望你们一路走好!

希望大家多来我博客折腾

            


            
 
 
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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