iPad 应用感受

今天终于入手了iPad ,我买的是 32G wifi 版本。总体感觉:超值,震撼。

老乔推出iPad,曾经被讥笑为吃了蘑菇的 itouch (加大版),但恰恰是这个“加大” 使一切都翻天覆地了:

1。 网页浏览体验,Safari。 正常尺寸浏览网页,与itouch上完全不一样。

2。 iBooks , iPad 的ibooks一出,传统的电子书阅读器会受到极大的冲击,如果不能从价格上狠下功夫,后期很难了。

3。 强大的第三方应用,我最推荐的 Evernote (免费的),它的 itouch版本已经很棒了,ipad应用感受更加优秀。

4。 强劲的电力,开包后电量有大约60%,用了几个小时,还有38% 左右。

Alan Kay 在上世纪60年代末设想的 DynaBook 平板电脑的梦想,终于灵魂附体了。40年阿。

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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