20110803日记

前天终于把世界文学名著《复活》看完了,随着男主人公精神以及灵魂上的复活,我自己的精神也感觉复活了,这是一本非常深刻的巨著,包含了作者托尔斯泰晚年所有的思想精华。周末有时间的话,再回头好好写一篇读后感。

今天晚上跑了1万米,跑到一半的时候整个T恤就完全被汗浸透了,跑完把T恤脱下来竟然拧了一大盆子汗水。。。当即无语了。不过跑完了以后还是蛮爽的。至少证明了一点,自己的体力还可以。

现在我对身体素质的定义是这样的:第一级,倒立俯卧撑10个,引体向上10个;第二级,倒立俯卧撑20个,引体向上20个。目前自己离第一级还有一定的距离。然后另外一个重要的锻炼目标就是练成慢起手倒立,按照最科学的锻炼方法,大约需要90天左右,给自己3个月时间,一定要在今年10月底完成这个目标。这个动作对手臂三头肌和肩部的力量要求非常高,我现在的瓶颈主要是手臂力量还是太弱了,三头肌以前根本就没有锻炼过,所以确实非常有挑战性,一定要百分努力。

刚刚练了一个小时的三头肌,一边锻炼一边看电视,正好在播放董卿的专访,看了以后挺受鼓舞的。她全身心投入到工作中,最后取得了事业的成功,现在更是有央视一姐的称号。但是即使她成功了,也没有一丝松懈,现在她仍然将每一次节目主持当成自己的第一次主持以及最后一次,一定用全力投入去准备。我觉得这一点非常值得我们年轻人学习,还有一星期我又要给客户做培训了,我也要像董卿一样,把每次的培训和讲座都当成自己的第一次一样,予以足够的重视,百分百的投入精力来准备和练习,只要听众感觉满意,那么再多的付出和努力都是值得的。

附上慢起手倒立的目标图片一张。


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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