我们都需要拥有权利，我们也需要成功，但是对于人生来说最根本的奖赏却在于理解的快感

最新推荐文章于 2025-10-18 00:37:43 发布
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本文探讨了人们对于成功的追求和权利的渴望，但指出生活中最根本的奖赏来自于理解所带来的愉悦感。
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《内向性格的竞争力：发挥你的本来优势》读书笔记
05-03 3106
《内向性格的竞争力：发挥你的本来优势》将告诉我们，内向者和外向者该如何沟通；内向者如何建立社群关系，以及在商场中谈判；如何教养内向的小孩建立自信；内向者如何找工作、伴侣，解决家庭、婚姻中的冲突。本书以大量实例探讨内向、外向在不同文化、家庭，以及学业、职场里的表现，并教导内向者如何重试自信，遵从自己的本性，将独特性格转化为优势，善用自己的长处，发挥更大力量，去改变世界。 内向性格的竞争力：发挥你的...
最小状态变元平均奖赏的强化学习方法
02-24
针对采用折扣奖赏作为评价目标的Q学习无法体现对后续动作的影响问题,提出将平均奖赏和Q学习相结合的AR-Q-Learning算法,并进行收敛性证明。针对学习参数个数随着状态变量维数呈几何级增长的"维数灾"问题,...
我们终其一生都在追逐“幸福”，那么，到底什么是幸福的人生？
AI天才研究院
10-18 1587
看到这里，你可能会发现：幸福的人生没有“统一的标准”，也没有“捷径”。它不是“拥有某样东西”，而是“在与他人的连接中感受到温暖，在自我实现中感受到价值，在生活掌控中感受到底气，在精神滋养中感受到深度”。它藏在“和父母一起做饭的烟火气里”，藏在“完成工作后的松了一口气里”，藏在“深夜和朋友聊天的坦诚里”，藏在“清晨醒来看到阳光的温暖里”。幸福人生，不是“未来的某一天”，而是“当下的每一个瞬间”。从今天开始，做一件能让自己开心的小事，维护一段重要的关系，照顾好自己的身体，你就已经走在“幸福人生”的路上了。
人生的智慧——叔本华
cnzhangjx的博客
02-23 3484
叔本华的哲学，一如世间任何事物，经过流行的巅峰以后，就重新归于相对的沉寂。这固然与世人普遍肤浅的理解力有关人们因而宁愿一劳永逸地接受令人舒服的乐观世界观； 深刻的哲学必然渗透着常人所认为的悲观意味，因为“天地不仁，以百姓为刍狗”，它并不以人们的意志为转移。常人只是一厢情愿、出于个人喜好而主观地粉饰、美化生活及其目的。 真理是可以等到的，因为它长久存在。 我们依恋这一生存，就是因为这一生存本身的缘故...
上瘾：谁在操控我们的大脑?
人人都是产品经理
03-17 1625
———— / BEGIN / ————好的艺术讲究“乐而不淫，哀而不伤”。就好比一片如诗如画的田园风光，我们或许会心仪神往，但却不至于朝思暮想；如果有片田园会让人天天想去，那唯一的可能就是满山开遍罂粟花。以《红楼梦》最具艺术性的林黛玉为例，曹雪芹也只是隐喻的呈现黛玉的心境。“花谢花飞花满天，红消香断有谁怜”（葬花词），这种微妙的距离感，能让读者不至于沉浸在强烈的情绪中，失去了理性的鉴赏力跟认知深度
我的读书笔记 -《羊皮卷》
earthOLtainanwan的博客
02-18 1763
2019-2-18
《洛克菲勒留给儿子的38封信》
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05-14 1万+
第一封：起点不决定终点  格言：我们的命运由我们的行动决定，而绝非完全由我们的出身决定。 　　  享有特权而无力量的人是废物，受过教育而无影响的人是一堆一文不值的垃圾。 　　 　　(Men of privilege without power are waste-material.Men ofenlightenment without influence ate the poor
[学习]如何正确的学习？
weixin_48242059的博客
07-25 1128
不去考虑智商这个变量，导致这种现象的重要原因，是知识储备的不同，你懂的越多，你学的越快，橘个栗子，你在读一段话，里面的专业术语你全部认识，或者跟你的已有知识有联系的话，你了解这段话的速度会非常快，这些人的真正优势在于，他已经储存了很多思维和信息，也就是知识储备，学习和记忆的本质，就是把新知识与旧知识建立联系，你存储的就旧知识容量越大，种类越多，旧越能随时找到与新知识之间的联系，就能更快更好的学习，你的每一次联系，都会积累你的本金。
2022年——个人每日分享汇总
guyuelin123的博客
12-15 1585
这里先行创建好，主要避免以下问题 1. 在21年，中途手机坏了一次，部分数据丢失 2. 累计几月后不便于及时的回顾，比如本次发现21的分享太多都是直接摘抄文章段落，缺少自己思考和书本系统的阅读.........
从程序员到项目经理
zzming2012的专栏
01-12 8147
从程序员到项目经理（一）：为什么要当项目经理 “从程序员到项目经理”，这个标题让我想起了很久以前一本书的名字《从Javascript到Java》。然而，从Javascript到Java充其量只是工具的更新，而从程序员到项目经理，却是一个脱胎换骨的过程。从Javascript到Java，是一个取巧的方法；而从程序员到项目经理，却并无捷径可走，必须从内而外的改变和提升。 一．为什么要当项目经理
中考语文满分作文最好的奖赏
09-09
文章提醒我们，要全面接受人生的酸甜苦辣，因为这些体验都是我们成长的宝贵财富。 8. **人物性格塑造**：二伯虽没有高学历，但他的朴实和智慧在故事中得以体现，他以自己的方式传递人生智慧，展示了一个充满生活...
最好的奖赏参考.doc
09-20
在探讨“最好的奖赏”这一主题时，我们可以通过两篇不同角度的作文，洞察人生的深层意义与价值。这些文章不仅是一次文字的叙述，更是对现代人价值取向的深刻反思与引导。 第一篇作文通过作者亲身参与科学展览的经历...
如何才能更从容地将我们的重心，从那些外在的拥有，慢慢转向内在的成长与丰盈，从而更平和地去理解成功，并由此获得获得更稳定的幸福？
07-18
我们首先需要理解用户的问题：如何从关注外在成就转向内在成长以获得更稳定的幸福感？这是一个关于个人成长和心理健康的话题。我们需要通过搜索来获取相关的建议和方法。 根据问题，我们可以搜索以下关键词： - ...
基于YOLO的智能机器人视觉识别系统.zip
01-07
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YOLO实时增量目标检测.zip
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齿轮轴系零件结构设计指导书
最新发布
01-07
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/b4a8e0160cfc 齿轮与轴系零件在机械设备中扮演着至关重要的角色，它们负责实现动力传输、调整运动形态以及承受工作载荷等核心功能。 在机械工程的设计实践中，齿轮和轴系的设计是一项关键的技术任务，其内容涵盖了材料选用、构造规划、承载能力分析等多个技术层面。 下面将系统性地介绍《齿轮及轴系零件结构设计指导书》中的核心知识点。 一、齿轮设计1. 齿轮种类：依据齿廓轮廓的不同，齿轮可划分为直齿齿轮、斜齿轮以及人字齿轮等类别，各类齿轮均具有特定的性能特点与适用工况，能够满足多样化的工作环境与载荷需求。 2. 齿轮规格参数：模数大小、压力角数值、齿数数量、分度圆尺寸等是齿轮设计的基础数据，这些参数直接决定了齿轮的物理尺寸与运行性能。 3. 齿轮材质选用：齿轮材料的确定需综合评估其耐磨损性能、硬度水平以及韧性表现，常用的材料包括铸铁、钢材、铝合金等。 4. 齿轮强度验证：需进行齿面接触应力分析与齿根弯曲应力分析，以确保齿轮在实际运行过程中不会出现过度磨损或结构破坏。 5. 齿轮加工工艺：涉及切削加工、滚齿加工、剃齿加工、淬火处理等工艺流程，工艺方案的选择将直接影响齿轮的加工精度与使用寿命。 二、轴设计1. 轴的分类方式：依据轴在机械装置中的功能定位与受力特点，可将轴划分为心轴、转轴以及传动轴等类型。 2. 轴的材料选择：通常采用钢材作为轴的材料，例如碳素结构钢或合金结构钢，特殊需求时可选用不锈钢材料或轻质合金材料。 3. 轴的构造规划：需详细考虑轴的轴向长度、截面直径、键槽布置、轴承安装位置等要素，以满足轴的强度要求、刚度要求以及稳定性要求。 4. 轴的强度验证：需进行轴的扭转强度分析与弯曲强度分析，以防止轴在运行过程中发生塑性变形...
计算机视觉模型性能对比工具.zip
01-07
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我们用这样一幅图来理解一下强化学习的整体架构
03-08
### 强化学习整体架构概述 强化学习（Reinforcement Learning, RL）旨在使代理能够在环境中采取行动以最大化累积奖励。其核心组件包括环境、状态、动作、奖励、策略以及价值函数。 #### 环境与交互循环 在一个典型的RL设置中，存在一个动态变化的外部世界即环境，该环境会响应于来自内部决策者的输入而改变自身的状况并给出反馈信号——即时奖赏或惩罚。这种互动形成了一个闭环系统，在此过程中，智能体依据当前所处的状态选取适当的动作执行；随后观察到新的状态及相应的回报值，并据此调整后续行为模式[^1]。 ```mermaid graph LR; A[Agent] -->|Action| B(Environment); B -->|Next State & Reward| A; ``` #### 关键要素定义 - **State (S)**: 描述了某一时刻下整个系统的全部必要信息集合。 - **Action (A)**: 是指由智能体发出的操作指令集，用于影响外界条件的发展方向。 - **Reward (R)**: 表示对于特定状态下实施某项措施后的评价指标，通常是一个数值型变量，用来衡量此次操作的好坏程度。 - **Policy (\(\pi\))**: 定义了一套规则体系，决定了面对不同情境时应如何抉择最优方案。 - **Value Function \(V^\pi(s)\)**: 预估遵循给定方针从某个起点出发所能获得的最大预期收益总额。 #### 学习机制解析 为了优化长期表现而非仅仅追求短期利益，RL采用了一系列专门设计的学习算法来迭代更新参数直至收敛至理想解附近。其中较为著名的两种方法分别是基于模型的方法和无模型的方法： - 基于模型的方式试图构建关于世界的预测性描述以便更精准地规划未来路径； - 而无模型则更加侧重直接利用经验数据进行在线训练，比如Q-learning 和Deep Q-Networks(DQN)，还有近端策略优化(PPO)[^2]等现代技术均属此类范畴。 此外，针对连续性的控制任务还出现了诸如TD3这样的高级解决方案，它们通过引入额外的目标网络和其他改进措施进一步提升了稳定性和效率[^3]。
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