乱七八糟

临近年底,项目进入紧张的冲刺阶段,团队面临修改需求及技术挑战,包括解决渲染bug和引擎升级等问题。同时,迎来PhysX对于PC用户的免费使用利好消息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

好多天没有写blog了,快到年末了,怎么也要写些东西的
盛大总在催促乱舞进度,因为他们提了很多修改要求,同事们都在疯狂
加班加点干活。昨天,就连平时很少加班的我,也被拉下来了,上一版本
引擎因为有一个虽然不经常发生,但是存在的渲染bug,一直没有狠心下来
改,昨天在爆发后,我终于将新Victory3D的设计应用到了上一个版本,
结果问题n多,因为以前的渲染状态和绘制流程是基于Fix pipeline的,
很多东西都要做处理,更新给项目后,真是一屁股的屎,只好,不停的改
不停的更新,项目那边程序被我折腾得够呛,我自己也被搞到9点才走,
下楼拉开车门一看,真是祸不单行,MD,垃圾交管给我贴条了,违章停车
罚款200,我sun,楼下免费停车位,本来挺多,他们为了让车主都去收费
停车场停车,人为用东西栏柱不让停。我停车位置靠在许可泊车位旁边一
点点,那个地方完全没问题。哎,过年了,交管部门也要发年底奖金了,
没办法。以后要小心些,今天早上我就把车停车场了,花些钱,免得被
贴条。
另外,跟Agiea中国的人联系上了,现在PhysX对于pc用户免费了!他们
技术和市场人员来我们公司,很快就可以签订Agreement了。哈哈,免费
了好,以后省大事情了。 
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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