又一本想看的书:The New Oxford Book of Literary Anecdotes

本书由约翰·格罗斯编纂,从乔叟至J.K.罗琳,涵盖了三百多年的英语文学逸事,满足现代读者对八卦的好奇心。
专门写很多人的八卦的书
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 正如约翰·格罗斯(John Gross)在《新牛津文学逸事集》(2006年)的《序言》开篇所言:八卦是一种深深植根于人类心底的冲动。除了饭桌边沙龙里的口耳相传之外,英语文学已经有了三百多年的逸事出版传统。随着传记、回忆录、日记、书信、媒体报道的积累,人类对于八卦的渴望有增无减。
  
  1975年出版的詹姆斯·萨瑟兰编纂的《牛津文学逸事集》(Oxford Book of Literary Anecdotes)写到迪伦·托马斯(1914—1953)为止,早已满足不了当代读者的胃口,于是约翰·格罗斯及时填补空白,编出了一本《新牛津文学逸事集》,从乔叟一直八卦到哈里·波特之母J. K.罗琳,而且两书的重复之处不超过十分之一。约翰·格罗斯曾在《泰晤士报文学副刊》当了七年编辑,又在《纽约时报》工作了五年,写过《文人的兴衰》(The Rise and Fall of the Man of Letters)、《夏洛克:一代传奇及其遗产》(Shylock: A Legend and Its Legacy),编有《牛津格言集》、《牛津散文集》、《牛津喜剧诗集》以及《新牛津英语诗》,2002年还出版了文集《莎士比亚之后》。如此渊博又不乏好奇心和幽默感的人,想来不会让文人八卦爱好者失望。
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书评全文见:
[url]http://www.douban.com/review/1320141/[/url]

英文电子版已经被我搜到了,共享到圈子里去了。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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