再见凤凰开 花开无处落

再见凤凰开  花开无处落

         突然间发现,厦门的凤凰树又开始开花了。每当花开的时候,总是喜欢一个人漫步在龙舟池旁,欣赏着这集风姿、风彩、风情于一身,美丽、热烈、又浪漫的花朵!   

     喜欢凤凰花不仅仅是因为她的美,而是因为她给这个城市这个学校带来了一种气息一种氛围。每当花开的正旺盛时候,就会有无数的毕业生离开在这个美丽的季节,带着点收获,和带着无数的伤感。花开了,当她纷纷落下的时候那些曾经的人又在何处?还会想念这个美丽的季节,想念起这美丽的花儿和一起看花的人,还会想起在凤凰树下那些从指间滑过的美好时光?是不是忙碌的时候也会回回头,累了时候也会偶尔翻起那本旧相册,是不是还会像凤凰花那样的有着那样的多愁善感!

   明年的这个时候就毕业了,大学四年转眼就过了。从故乡到异乡,从陌生到熟悉。。。所以的一切伴随着花开花落悄然而过。忽然觉得有一种“花开无处落”的寂寞和情怀。心情很坏的时候总是会数落自己,把那些挥霍掉的岁月一天一天和自己算帐!总觉得自己浪费的时间太多太多,尽管也曾经通宵达旦的疯狂学习过,尽管也曾经每天坚持早上6点起来读英语。。。 可是那总是一段时间的激情,为了某个目的而去学习!激情灭了,目的达到了也就开始放弃了。目的达到了还好,心理多少有点安慰。就是那种看似达到了目的其实没有。上学期期末《软件工程》考了100,高兴了很长一段时间。这学期回来才发现自己什么都不懂,考试真的什么都不能说明,现实总是很讽刺。一个人的成长,就像一颗种子,在拔节细芽的骨节上总是会烙着一种痕迹。花开自有花落时,青春就那么点,不要给自己留下遗憾。

   结束了,那么就开始吧。开始了,就不要停下来了。

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、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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