如何看待这个网站乱删帖的行为？

an_bachelor 2020-09-27 04:06:24

在.net社区回复第一帖就被乱删了（https://bbs.csdn.net/topics/397727093）
我回复说这要看代理服务器支持的代理类型推荐了一篇socks5 rfc

理由是非技术。。。好吧这个我确实没技术但一个众所周知且每天都在用的rfc也算不上技术内容吗
管理员是何等网络神人看不上socks5协议啊

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不胖到130不改名字 2020-09-27

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管理员：我要我觉得

晨易夕 2020-09-27

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劝退+1

threenewbee 2020-09-27

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引用 1 楼 X-i-n 的回复:

管理员是活生生的人，不是机器，所以不管是针对人，还是针对技术，掺杂点个人情感在里面也不奇怪。如果你觉得删错了，可以去投诉区发帖问问看什么情况，会有专人帮你核实的。

说反了，管理员是披着活人皮的机器人，只会根据关键字删

正怒月神 2020-09-27

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哈哈哈，没办法。人家管理员不懂技术。

X-i-n 2020-09-27

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管理员是活生生的人，不是机器，所以不管是针对人，还是针对技术，掺杂点个人情感在里面也不奇怪。如果你觉得删错了，可以去投诉区发帖问问看什么情况，会有专人帮你核实的。

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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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