小故事大道理

(一)关于压力

有一位讲师正在给学生们上课,大家都认真地听着。寂静的教室里传出一个浑厚的声音:"各位认为这杯水有多重?"说着,讲师拿起一杯水。有人说二百克,也有人说三百克。"是的,它只有二百克。那么,你们可以将这杯水端在手中多久?"讲师又问。很多人都笑了:二百克而已,拿多久又会怎么样!

讲师没有笑,他接着说:"拿一分钟,各位一定觉得没问题;拿一个小时,可能觉得手酸;拿一天呢?一个星期呢?那可能得叫救护车了。"大家又笑了,不过这回是赞同的笑。

讲师继续说道:"其实这杯水的重量很轻,但是你拿得越久,就觉得越沉重。这如同把压力放在身上,不管压力是否很重,时间长了就会觉得越来越沉重而无法承担。我们必须做的是放下这杯水,休息一下后再拿起,只有这样我们才能拿得更久。所以,我们所承担的压力,应该在适当的时候放下,好好地休息一下,然后再重新拿起来,如此才可承担更久。"

说完,教室里一片掌声。

大道理:随着社会的进步,人们也跟着越来越忙。接着,负担也越来越重。不妨在适当的时候放下负担,轻松一下,等调整好了状态再重新拿起。

(二)马腹上的虻

林肯当政时,聘请了几位反对派的人当顾问。每当提出一个政策,反对派就提意见反对。政府官员提出要辞去这些顾问。林肯讲了这样一个故事:

一天,一个人走在乡间小道上,看见一个农夫正赶着一匹马犁地。当他走上前去准备问候这个农夫的时候,突然看到在那匹马的侧腹上有一只很大的牛蝇。很明显,那只虻正在叮咬那匹马,而且把那匹马叮得很不自在,因此他就想把那只牛蝇赶走。

正当他举起手来的时候,农夫制止了他。农夫说:"请不要赶走它,朋友。您知道吗,正因为有了这只虻,这匹老马才一直不停地动着。"

大道理:很多时候,恰恰是这些带给你烦恼和不幸的人或事情在促使着你不断地前进。

(三)杰弗逊大厦

美国华盛顿广场有一座宏伟的建筑,这就是杰弗逊纪念馆大厦。这座大厦历经风雨沧桑,年久失修,表面斑驳陈旧。政府非常担心,派专家调查原因。

调查的最初结果以为侵蚀建筑物的是酸雨,但后来的研究表明,酸雨不至于造成那么大的危害。最后才发现原来是冲洗墙壁所含的清洁剂对建筑物有强烈的腐蚀作用,而该大厦墙壁每日被冲洗的次数大大多于其他建筑,因此腐蚀就比较严重。

问题是为什么每天清洗呢?因为大厦被大量的鸟粪弄得很脏。为什么大厦有那么多鸟粪?因为大厦周围聚集了很多燕子。为什么燕子专爱聚集在这里?因为建筑物上有燕子爱吃的蜘蛛。为什么这里的蜘蛛特别多?因为墙上有蜘蛛最喜欢吃的飞虫。为什么这里的飞虫这么多?因为飞虫在这里繁殖特别快。为什么飞虫在这里繁殖特别快?因为这里的尘埃最适宜飞虫繁殖。为什么这里的尘埃最适宜飞虫繁殖?其原因并不在尘埃,而是尘埃在从窗子照射进来的强光作用下,形成了独特的刺激致使飞虫繁殖加快,因而有大量的飞虫聚集在此,以超常的激情繁殖,于是给蜘蛛提供了丰盛的大餐。蜘蛛超常的聚集又吸引了成群结队的燕子流连忘返。燕子吃饱了,自然就地方便,给大厦留下了大量粪便……M

因此解决问题的最终方法是:拉上窗帘。杰弗逊大厦至今完好。

大道理:有些问题并不像我们看起来的那样复杂,只是我们还没有找到解决问题的简单办法。

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。 适合群:研究生及以上学历的研究员,特别是从事自适应/最优控制、机器学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究员。 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,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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