开源前要做好哪些准备工作?

最近看到OSC上一些大牛小牛在开源,偶也心里毛毛乎乎的,也有一些朋友说,快开源吧,开源了参考参考。其实偶也想快点开源,但是还是一直捂着,没有拿出来。  原因是这样的: 
第一印象是相当重要的,如果第一印象不好,许多人不会给你第二次机会再来了解你的。 
如果要开源,必须是要比较完整的,如果拿出来一个不完整的,如果期望使用者能跟着你一步一步的调整、学习,是完全不可想象的。 
如果要开源,必要的文档是必须的,如果说人家看了你的文档和代码就能良好掌握,那么这个开源就是有效的,如果说代码的自说明性不好,必要的文档又没有,那最后的结果当然是可想而知的。 
示例代码或单元测试代码的完备性,好的测试代码或单元测试用例,会给使用者一个良好的开端,甚至会引领着使用户直接到一个比较高的程度,而没有这些内容人家掌握起来也比较困难。 
而一旦开源出来,但是又没有人愿意接受或使用,那么开源就是完全失败的了。 
就好像本人看到某些开源软件的时候,没有文档,没有JavaDoc,没有注释,代码自说明性又不怎么样,这个时候,就像看到一堆shit一样,不看吧,听说很好,看看吧,实在是.....看不懂。 
甚至这个时候,连开源者的初衷也不懂了。 
已所不欲,勿施于人,唯有对自己要求更高。
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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