给关心我的人们

Van.Gogh--The Cafe Terrace on the Place du Forum谢谢你们对我的关心,但我只能说,我又一次让你们失望了。
总是被动地存在,不能算活着。
然而面对一次又一次的失败,我已经哑口无言。
谁怕?一蓑烟雨任平生。
是吗?这么多的失败你还也无风雨也无晴吗?滚。
一万年来谁著史,三千里外欲封侯。
去你的,距离别人三千里你封个P侯啊。并不是想做什么就做什么的,正视自己是首要。You are nothing but a 。

弱者愤怒,抽刀向更弱者;强者愤怒,抽刀向更强者。是的,鲁迅说得对。但是我还能愤怒吗?即使愤怒,其对象也只能是自己了。

高中时看凡高传记,心里总有一种莫名的感觉。但是现在明白了,自己终究不是凡高,终究不能永远悲伤,又永远快乐。也明白了自己为什么会对着这幅画看了那么久。

今后的我应该更加现实些,不要再幻想不可能出现的情节,不要再幻想不可能出现的结果,不要再幻想未来的美好,不要再幻想3比6小,不要再幻想一切幻想……

唯黄昏华美而无上,然而断送一生憔悴,能消几个黄昏?
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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