论读书 培根

培根:论读书
           
王佐良译
 
读书足以怡情,足以博采,足以长才。起怡情也,最见于独处幽室只之时;起博彩也,最见于高谈阔论之中。起长才也,最见于出世判事之时。炼达之士虽能分别处理细事或意译判断枝节,然纵观统筹、全局策划,则舍好学深思着莫属。
 
读书费时过多易惰,文采藻饰太盛则矫,全凭条文判事乃学究之故态。读书补天然之不足,经验补读书之不足,盖天生才干犹如自然花草,读书然后知如何修剪移接;而书中所示,如不以经验范之,则又大而不当。有一技之长者鄙读书,无知者慕读书,为明智之士勇读书,然书并不以用处告人,用书之智不在书中,而在书外,全凭观察得之。读书时不可存心诘难作者,不可尽信书上所言,也不可只为寻章摘句,而应推敲细思。
 
书有可浅尝者,有可吞食者,少数则需咀嚼消化。有只需读其部分者,有只需大体涉猎者,少数则需全读,读时需全神贯注,孜孜不倦。读书使人充实,讨论使人机智,笔记使人准确。因此不常作笔记者须记忆力特强,不常讨论者须天生聪颖,不常读书者须欺世有术,始能无知而显有知。
 
读史使人明智,读诗使人灵秀,数学使人周密,科学使人深刻,伦理学使人庄重,逻辑修辞之学使人善辩;凡有所学,皆成性格。人之才智但有滞碍,无不可读适当之书使之顺畅,一如身体百病,皆可借相宜之运动而除之。滚球粒睾丸,射箭利胸肺,漫步里肠胃,骑术利头脑,诸如此类。如智力不集中,可令读数学,盖演题需全神贯注,稍有分散即需重演。如不能辩异,可令读经院哲学,该是辈皆吹毛求疵之人。如不善求同,不善以一物阐证另一物,可令读律师之案卷。如头脑中凡有缺陷,皆有特药可医。

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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