形容大放异彩诗句？

一、形容大放异彩诗句？

关于形容大放异彩诗句有:

1.秋蟾流异彩，斋洁上坛行。

出自唐代姚合《秋夜月中登天坛 》

2.异彩奇文相隐映，转侧看花花不定。

出自唐代白居易《缭绫》

3.千秋传异彩，百尺护雕阑。

出自宋代张尧同《嘉禾百咏·景龙楼》

4.八表同风开寿域，五云异彩映台符。

出自元代赵孟頫《寿平章李韩公》

二、大放异彩第几期？

第2期

        《大放光彩》真的是让两位女演员大放光彩，确实唱演功力俱佳，而且颜也很赞。但是第三段合作默契的舞台表演是整个小品之中的最精彩的。如果让她俩进入任何小品，应该都能胜任。确实可以很高分，

三、大放异彩的词语解释？

大放异彩的意思：

1、闪耀着无比灿烂的光辉，散发出奇异的光彩或色彩。

2、比喻有着优异的表现或是突出的成就。

出自现代·郑鹤声《中国文献学概要》：“谓朴学者，乾嘉以来，席据学界，大放异彩。”（所谓朴实学者，从乾隆嘉庆年以来，占据着学术界，散发出奇异的光彩。）

近义词：异彩纷呈、出类拔萃、成绩斐然。

反义词：默默无闻、滥竽充数、碌碌无为。

造句：

1、如果你善待青春，青春就会大放异彩。反之，如果你轻视挥霍它，你就会得到相应的报应。

2、他会在中场纵深位置大放异彩，纵情展现球技，不时贡献一个激动人心时刻。

3、他要重整旗鼓，让九泰在自己手上大放异彩，生意如火般而来。

四、大放异彩是成语吗？

是成语。

大放异彩[ dà fàng yì cǎi ]

基础释义：

闪耀着无比灿烂的光辉，散发出奇异的光彩或色彩。比喻有着优异的表现或是突出的成就。

近义词：

美不胜收 [ měi bù shèng shōu ] 

美好的东西太多，一时接受不完（看不过来）：展览会上的工艺品，琳琅满目，～。

五彩缤纷 [ wǔ cǎi bīn fēn ] 

指颜色繁多，非常好看。

异彩纷呈 [ yì cǎi fēn chéng ] 

异彩：新奇的，特别的；纷呈：繁多，杂乱，表示色彩艳丽。比喻突出的成就或表现。

反义词：

大显神威 [ dà xiǎn shén wēi ] 

充分显露神奇的威力。

五、大放异彩的英文怎么说？

yield unusually brilliant results大放异彩双语例句：Thought these views of the Confucianists include some drosses, and have certain historical limitation too, but so long as we carry on reasonable sublation to it, the Confucianists traditional ecological ethics view can yield unusually brilliant results among solving contemporary global ecocrisis and environmental problem. 虽然儒家的这些观点中包含了一些糟粕，也具有一定的历史局限性，但只要我们对其进行合理的扬弃，儒家传统生态伦理观就能在解决当代全球生态危机和环境问题中大放异彩。

六、为什么人工智能算法很火，而机器人和控制科学没有大放异彩？

知乎惯例：先问是不是，再问为什么

人工智能算法与控制科学、机器人学之间联系十分紧密，绝不可割裂。

题主其实想表达的是深度学习很火，但我们都知道这波热度的最强催化剂——AlphaGO，它的制胜秘诀是深度强化学习+蒙特卡罗树搜索（当然还有算力）。

我们看看这二者，首先，强化学习本质就是一种闭环控制算法，深度神经网络只是充当近似器，虽然极为重要，但整体仍然是在闭环控制的框架之下。另外，蒙特卡罗树搜索，是一种基于模型的规划算法，同样属于控制科学的范畴。

其实，这波深度学习热度中的东西的雏形，如神经网络、降维、优化，很多早就被控制科学、机器人学的老前辈们几十年前玩坏了，或者说两个方向的前辈们很大一部分都是重叠的，比如模式识别之父 傅京孙King-Sun Fu。

从控制科学的角度来讲，说白了神经网络拟合不就相当于是在做模型辨识么，换了个马甲还是认识你。再看看国家学科分类，模式识别与智能系统还属于控制科学与工程的二级学科呢。

那深度学习热潮之下，除了AlphaGO这类打游戏下棋的应用以外，机器人和控制科学有没有大放异彩？其实已经开始发光了，只是多数人没有看见。举两个例子

（1）今年经历校招发现，科技公司招路径规划算法、传感器融合算法、先进控制算法等等高薪职位越来越多了。无人机控制，自动驾驶都需要用到控制算法，而且真实世界复杂性导致深度神经网络可能派上用场。

（2）互联网推荐系统领域，强化学习已经登场了。Google近几年取得的最显著的线上收益，就是强化学习推荐算法带来的^[1]。然而，不懂任何控制理论的算法工程师也许能搭起强化学习推荐系统，但是一定没法完全发挥出强化学习的真正优势（不接受反驳）。

并且，不少顶级的研究、开发团队已经在这个领域深耕了好几年，做出了非常有意思的研究工作，而且有应用前景。这里我推荐一个来自伯克利强化学习团队的工作，他们专注于基于视觉的强化学习控制。

PS：对机器学习算法与控制论的结合的同学，欢迎关注专栏 机器学习与控制论。对强化学习应用用于推荐、广告、搜索领域、计算社会学领域感兴趣的同学欢迎私信交流。

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分享一篇伯克利强化学习学派的论文，发表于2016ICRA，《Learning Deep Control Policies for Autonomous Aerial Vehicles with MPC-Guided Policy Search》。由于伯克利RL学派主要是将算法应用于机器人实物，所以他们的基本的思路很朴素——在尽量避免深度强化学习试错带来的弊端情况下，充分利用其优势。

文中涉及到的iLQR（迭代LQR）、MPC（模型预测控制）和GPS（Guided Policy Search）三个前置知识，前二者已经在前序文章中有介绍。GPS由于体系较为庞杂，算法细节会在之后进行分享，这里主要讲顶层思路和应用场景。

一、背景

在无人机控制中，MPC经常被使用，但是有两个不足：

1）需要进行状态估计，在复杂、非结构化的环境中状态估计难度大。

2）在线优化的时候计算复杂度高。

然而，策略搜索（强化学习）一方面可以直接建立从传感器原始数据（如IMU readings, laser range finder数据，甚至图像）开始，端到端的映射，避免显示的状态估计。另一方面，得益于并行计算能力的进步，神经网络前向推断也非常快速。但是，强化学习在没有训练好之前容易遭受毁灭性失败（需要试错），而MPC则对模型误差和扰动非常鲁棒。所以，结合起二者是非常有必要的。

本文就是希望在RL训练阶段避免毁灭性失败，采用MPC而非策略网络本身作用于实际物理系统，收集经验来引导策略搜索，得到一个实际环境中可以使用的策略网络。

本文中 指代RL的策略网络， 指代轨迹优化得到的控制器。 本文符号定义与控制文献中保持一致，其中 等同于RL中的环境状态 , 等同于控制动作. 表示观测。

二、任务

四旋翼飞行器避障控制任务。

第一个任务：训练是一个柱子，测试是在无限的森林，由形状与训练中相同形状的圆柱体组成，但在随机位置处平均间隔为5m。

第二个任务：训练是在笔直的走廊，测试是在蜿蜒的走廊，随机每5m最多旋转30°。

三、解决方案

提出MPC-­GPS，结合GPS和MPC的优势。

（1）GPS基本思路

GPS基本的思路很简单，分为两部分，第一部分是路径优化，往往采用最优控制算法实现。得到long-horizon的优化控制器。并利用该控制器与实际系统交互（采样）得到许多训练样本。第二部分是监督学习，利用第一部分得到的样本训练策略网络。

当然，直接用监督学习来学习最优轨迹只能得到short-horizon的策略，这和模仿学习中的behvior cloning带来的问题一样，模仿学习中提出逆强化学习来解决。而GPS的解决方式是：更替优化策略和轨迹分布，调整轨迹优化的目标函数和策略优化目标函数，使得策略和轨迹分布越来越接近，最终收敛到同样的分布。

GPS一般的框架如下：每次循环，先进行路径优化得到优化控制器 ，最小化累积cost以及与策略网络 的偏差——根据GPS的理论，这样的得到的样本监督学习更容易学。接下来采样得到训练样本。监督学习部分，训练策略网络使得与路径优化轨迹相接近。最后更新拉格朗日乘子。

（2）MPC-GPS基本思路

MPC-GPS框架如下图所示。训练的时候用MPC产生训练样本。然后为策略网络做特殊的监督学习训练。测试的时候仅仅使用策略网络。

值得注意的是，训练的时候MPC产生训练样本的过程，是可以通过一定的代价，建立instrumented setup（i.e. 利用motion capature）拿到完全的状态，所以MPC能跑。但是我们知道，测试的时候我们希望策略网络处理的是环境的观测。所以网络监督训练的时候，强制喂进去的是观测而非状态。

仅仅知道一个环境的近似模型的情况下，每走一步重新规划路径，能够在即使模型有误差或者有扰动的情况下，产生鲁棒的控制效果。但是，这样有个问题，众所周知，由于模型不准确，MPC往往只能产生short horizon的短视的控制效果，这样便使得无人机不能很好的完成避障等需要long-horizon lookahead的任务，这也就意味着之前介绍过的iLQR-based MPC不能用。本文的难点就在这，既想利用MPC，又想得到long-horizon效果怎么办呢？

文中提出了MPC-GPS算法，先用离线的iLQG/iLQR产生多条轨迹。运行MPC多次，以追踪这些生成的轨迹位置，得到样本。训练策略网络使得与样本轨迹相接近。

轨迹优化侧采用iLQG优化，会把公式（2）重写成这种形式：

四、实验设计及结果

（1）实验设计

1）四旋翼飞行器仿真

仿真3DR的IRIS+无人机，动态来自于^[2]。真实的状态是，分别是位置、速度、方向、角速度。但是观测没有位置信息，而是来自于laser range finder（5m，180度）的数据。

2）cost 函数

是理想的转子转速。最后一项是Hinge loss，如果最近的障碍比安全距离大就不需要惩罚。

3）Baseline

i）off-line, 离线的iLQG

ii) MPC，直接使用公式3)作为目标函数的MPC

iii) full-MPC，本文提出来的方案。

4）测试指标

第一个是撞击的次数，第二个是平均持续时间，取20次仿真的结果平均。

（2）实验结果

上下分别是之前说的两个仿真环境，训练和测试环境不相同。

在没有模型误差的时候，iLQG表现最好。在有误差的时候，大多数情况是MPC-GPS最好。随着误差的增大，离线iLQG基本上不可用，而MPC-GPS优势越来越明显。

所以，文中声称，在训练不遭受毁灭性失败的情况下，可以训练出在新环境中表现良好的策略网络。

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2019.12.28更新

回复评论区的两位朋友：

1）第一位提到CNN等用在控制中没办法证明稳定性，审稿都过不了，所以这不是控制科学。我个人观点如下：

神经网络控制已经研究了几十年，应用CNN等新工具解决难题（如vision-based control）受到质疑，是因为现在这些理论还在发展期，不能因为暂时受阻就全盘否定。毕竟很多控制算法，包括PID的思想，都是初步应用/实验有效果，然后理论发展，接着稳定性、收敛性得到证明。

最近控制领域盛会CDC2019召开，就有学者提到learning-based方法在应用中逐渐普及，呼吁控制理论研究者进入学习类算法的可靠性、鲁棒性、安全性的研究中。

所以大家应该抛下学派间的成见，共同解决难题，而非相互鄙视。

（cdc2019:控制顶会中的机器学习）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/99900417

2）第二位朋友认为，强化学习和控制没多大关系。

我们跟着Sutton老头子一起念：

https://ieeexplore.ieee.org/document/126844

七、明星人工智能IA: 如何让人工智能在明星领域大放异彩

引言

随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展，它的应用领域也不断扩展。除了在医疗、金融和交通等领域大放异彩外，人工智能现在还开始走入了娱乐圈。明星人工智能IA（Intelligent Artificial Intelligence）通过模拟和复制明星的形象、声音和行为，已经在偶像养成、明星替代和数字娱乐等方面取得了巨大的成功。本文将介绍明星人工智能IA的发展历程、技术原理和未来趋势，以及它给娱乐行业带来的影响和挑战。

明星人工智能IA的发展历程

明星人工智能IA是利用先进的计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习等技术来模拟和复制明星的形象、声音和行为。最早的明星人工智能IA出现在2000年代初，当时的技术还比较简单，只能通过特定的数据和规则来生成明星的形象和声音。随着计算能力的提升和算法的改进，现在的明星人工智能IA已经可以通过大数据和深度学习等方法来分析和学习大量的明星资料，从而更加准确地模拟明星的表演和行为。

明星人工智能IA的技术原理

明星人工智能IA的技术原理主要包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习等方面。在计算机视觉方面，明星人工智能IA可以通过图像处理和模式识别等技术来分析和识别明星的面部特征和表情，从而生成真实的面部表情。在语音识别方面，明星人工智能IA可以通过声学模型和语言模型等技术来识别和模拟明星的声音，使得人工智能可以像明星一样说话。在自然语言处理方面，明星人工智能IA可以通过自然语言生成和对话系统等技术来模拟明星的对话和表达方式。在机器学习方面，明星人工智能IA可以通过深度学习和强化学习等技术来分析和学习大量的明星资料，并生成逼真的明星形象和表演。

明星人工智能IA的未来趋势

明星人工智能IA的未来发展前景非常广阔。随着计算能力的进一步提升和技术的不断创新，明星人工智能IA将越来越接近真实的明星形象和表演。未来，我们有理由相信，人们通过明星人工智能IA可以定制属于自己的明星偶像，并与其进行互动和沟通。同时，明星人工智能IA还可以在电影、电视剧和游戏等娱乐领域中发挥重要作用，为观众带来更加精彩和个性化的娱乐体验。

明星人工智能IA给娱乐行业带来的影响和挑战

明星人工智能IA给娱乐行业带来了诸多影响和挑战。首先，明星人工智能IA为明星的替代提供了可能性，即使明星不在现场，也可以通过人工智能来代替其参与活动和演出。同时，明星人工智能IA也给粉丝带来了更多的互动和参与机会，他们可以与人工智能明星进行对话和互动，享受与明星接触的乐趣。然而，明星人工智能IA也带来了一些挑战，比如道德和隐私问题，如何保护明星和用户的权益成为亟待解决的问题。

结语

明星人工智能IA的发展对娱乐行业带来了巨大的影响和挑战。它通过模拟和复制明星的形象、声音和行为，让人工智能在偶像养成、明星替代和数字娱乐等方面展现出令人惊叹的能力。然而，明星人工智能IA的发展也面临着许多问题和挑战，需要我们思考和解决。相信随着技术的进一步发展和社会的接受，明星人工智能IA将会在娱乐行业中发挥更加重要的作用，为观众带来更加个性化和精彩的娱乐体验。

八、清初诗歌发展大放异彩的是？

清朝诗歌发展大放异彩的是纳兰容若

九、“大放异彩”的词语解释是什么？

[ dà fàng yì cǎi ]

“大放异彩”是指闪耀着无比灿烂的光辉，散发出奇异的光彩或色彩，比喻有着优异的表现或是突出的成就。

《大放异彩》是于2001年上映的剧情，喜剧，爱情电影，由帕迪·布里纳希执导，由阿伦·瑞克曼娜塔莎等主演。「菲记理发店」老板菲腊年青时是数一数二的发型设计师，其妻子莎莉是其发型设计模特儿，两人多次拍档夺得发型比赛大奖。可惜，十年前莎莉突然撇下丈夫与儿子拜仁，搬到同性恋情人仙杜拉家去。莎莉从此负责打理仙杜拉开设的发型屋，与菲腊成为死对头之余更令菲腊大受打击，沦为普通飞发佬一个。

十、大放异彩的异什么意思？

大放异彩的意思是：闪耀着无比灿烂的光辉，散发出奇异的光彩或色彩。比喻有着优异的表现或是突出的成就。

1、拼音：dà fàng yì cǎi

2、近义词：异彩纷呈、出类拔萃、成绩斐然

3、反义词：默默无闻、滥竽充数、碌碌无为

4、出处：现代·郑鹤声等《中国文献学概要》：所谓朴学者，乾嘉以来，席据学界，大放异彩。（所谓朴实学者，从乾隆嘉庆年以来，占据着学术界，散发出奇异的光彩