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本文精选了包括马云、苏格拉底、爱迪生等在内的十位名人的励志故事,展现了他们在面对困难时不屈不挠的精神,以及如何通过不懈努力实现梦想。

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成功励志的人,拥有大智慧,他们分得清世界的黑白曲直,不会在人生的道路上跑偏也不会随波逐流。他们不会扭曲事物的本质,不会夸大事情的不利面。下面是小编为大家整理的名人励志故事素材(精选10则),欢迎阅读与借鉴,谢谢!

1、马云

1999年的阿里巴巴创办者马云,对梦想从不放弃。

他曾经想考重点小学,但却失败了;考重点中学也失败了;考大学更是考了三年才考上;想念哈佛大学也没有成功。但他有坚持不懈,勇往直前的精神,俗话说:"宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来。"他通过自已的努力,最终成功了。

他说:梦想,要脚踏实地,和眼泪是息息相关的。

2、苏格拉底

有一次上课时,苏格拉底布置了一道作业,让他的弟子们做一件事,每天把手甩一百下,过一个星期后,他问有多少人现在还坚持做了的,百份之九十的人都坚持做了。

一个月后,他又问了,现在只有一半的人了。

一年后,他再问了,现在只有一个人坚持下来了,那个人就是柏拉图。

3、爱迪生

爱迪生曾花了整整十年去研制蓄电池,其间不断遭受失败的他一直咬牙坚持,经过了五万次左右的试验,终于取得成功,发明了蓄电池,被人们授与"发明大王"的美称。

4、李白

唐朝大诗人李白,小时候不喜欢读书。

一天,趁老师不在屋,他悄悄溜出门去玩。他来到山下小河边,见到一位老婆婆在石头上磨一根铁杵。李白很纳闷,上前问:"老婆婆,您磨铁杵做什么?"老婆婆说:"我在磨针。"李白吃惊地问:"哎呀!铁杵这么粗大,怎么能磨成针呢?"

老婆婆笑呵呵地说:"只要天天磨,铁杵就能越磨越细,还怕磨不成针吗?"李白听后,想到自己,心中惭愧,转身跑回了书屋。

从此,他牢记"只要功夫深,铁杵磨成针"的道理,发愤读书,终于成为了一位伟大的诗人,并被称为"诗仙"。

5、梵高

梵高的执着的`绘画梦想,虽然很遗憾在他生前,他的作品没有受到是人的欣赏,但在那种世人漠视、穷困潦倒的环境下,仍坚持着自己的梦想,画自己想画的画,这也着实非常人所能的。

6、海伦·凯勒

海伦·凯勒双目失明、两耳失聪,却努力的从一个让人同情默默无闻的小女孩变成让全世界尊敬的女强人。

如果生活真的不公平,那么,生活对她的不公平可谓到了极致。她完全可以放弃她的梦想躲在阴暗的角落里放声痛哭,没有人会责怪她,她也完全可以躺在床上或坐在轮椅上,像一个植物人一样由人服侍。

可是这一切,她都没有做,她只是吃力的在老师的帮助下学习盲语,触摸着事物,仅仅凭着她永不言弃的信念和坚持不懈的意志。

她把她理想的天空涂上了人生最亮的色彩。

7、牛顿

牛顿研究学问非常专心。

有一次,朋友请客,席间,他想起家中有瓶好酒,于是叮嘱朋友稍等,自己回家取酒。这位朋友左等右等,就是不见牛顿回来,只好去看个究竟。原来牛顿在回家的路上,想起一项实验的做法,到家后,就一头栽进实验室,做起实验,把取酒招待朋友的事忘的一乾二净。

又有一次,他饿了,煮鸡蛋吃,却一边想问题,一边把鸡蛋放进锅子中,等问题解决了,想吃鸡蛋时,揭开锅盖,捞起的竟是自己的怀表。

8、莫扎特

莫扎特被公认为音乐史上的神童,他很早就显露出了在音乐方面的非凡天赋和卓绝才能。从莫扎特的童年中,你能看到一个孩子对待音乐的用心心态,对艺术事业的执著追求。虽然不能人人皆为天才,但对广大孩子来说,“神童莫扎特”绝对是具有传奇色彩、又值得学习的好榜样。

小时候,莫扎特常常走到钢琴前面,按着琴键细听,并努力弹出他以前听到过的音乐。一次,莫扎特的父亲和朋友一齐回家,看到4岁的莫扎特正坐在桌旁写东西。父亲问他在干什么,莫扎特说他正在写钢琴协奏曲。

父亲把五线谱纸拿过来一看,激动得流出了眼泪,他对朋友说:“你看,他写的这些又正确又富有好处啊!”天资加上勤奋和用心,这就是神童莫扎特!

9、稻盛先生

松下刚刚陷入事业的困境,这天他无助地走在路上。一对姐弟的谈话,引起了他的注意。

姐姐正在烫衣服,弟弟想读书,却无法开灯,因为那时插头只有一个。"你能不能快一点开灯,让我怎么看书呀?""好了,好了,就快了。""老是说好了,都过了30分钟了。"松下突然想:只有一根电线,的确太不方便了,何不想个可以两用的插头呢?他认真地研究这个问题,不久,就想出了两用插头的构造。

试用品问世后,很快就卖光了,订货的人越来越多,简直供不应求,松下的事业也从此走上轨道,利润大增。遭遇任何问题,都是激发创意的好机会。

10、司马光

宋朝司马光出生于官宦世家。从小机智过人,勤奋好学。刚满二十岁即考上进士。他为官清廉,公务之余常利用时间读书,立志写一部通志,作为人们的借鉴。

为了把握时间读书,他特意制作一个圆木枕头,枕头的妙用是睡觉时身子只要一翻动,它就会滚动,人也就惊醒了,可以继续研究学问,因此称“警枕”。

每当司马光需休息时,便枕着“警枕”,如此学习的结果,终于取得了成功,成为一位学问渊博的人。

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。 适合群:研究生及以上学历的研究员,特别是从事自适应/最优控制、机器学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究员。 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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