第一次

想想好多第一次的事情,今天是第一次在csdn上写博客,感觉还是很好的。

虽然一直以来以it人士自居,但心里清楚距离真正的it人士还相差甚远,只能是一个it农民工,可能连it农民工也不是。昨天一手提着一个装被子和衣服的袋子,从珠江路地铁口出来,走在南京繁华的地段,似乎与对面金鹰商业大厦格格不入,在外人看来只是一个农民工。
虽然目前来讲差距很大,困难重重,但我有的是理想,勇气及信心和吃苦耐劳的精神,相信经过一阶段的努力,一定能在it行业占有一席之地。。。
会当凌绝顶,一览众山小!
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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