忍痛割肉

   5月份入的市,5.29的时候挣了20%左右,可是贪心不足啊,结果5.30一到,反被套住40%,直至如今还尚未回位。
   看看现在,股市已经疯狂的彪生到了5400+,而我的股票却依然我行我素,保持着低姿态。偶尔上扬,也会立即跌回。看着大盘一路筑高,我这心啊真是忐忑不安。要是再来一次5.30,那我可就回到解放前啦。
   于是作出果断决定:割肉!总体大概赔了10%左右,都是血汗钱啊。我哭~~。暂时也不敢再入市了,还是老老实实的等时机买基金是王道。
    股票不是每个人都能玩的,别赔了夫人又折兵。该放手时需放手啊!
 
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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