开始自己的IT生涯

       我叫张子豪,是一名IT程序猿,在北京朝阳区就职,对于这个行业来说我就是个小白。但是我自己非常喜欢这个东西,所以我会去用我所有的 精力来去学好它。

        来到社会我才知道,是多么的残酷,曾经的我们是多么的稚嫩,多么的无知。当自己走到真正的社会上你才知道什么叫做痛苦!委屈委屈委屈知识,永远是学不完的。当你对自己下了一个目标时,你就不要轻言放弃,因为这个东西是你最在乎的东西。我也不例外,既然我选择了这条路我就会一直走下去,不管以后有多么的艰难,我都不会放弃我想要的东西!

          其实我想说的也不多,只是想通过网络来表达一下自己内心的世界。我每天都会提醒自己一句话:勿忘初衷!!!有人往往喜欢玩游戏,很多人都说玩游戏就是在耗费时间,但是你们有没有想过,沉迷游戏的人只是把游戏里的世界当做自己一直想要的世界,虽然有些抽象,但是这是每一个玩游戏的人心中的梦想。对于开发一款游戏的好坏,主要就看用户对于游戏的痴迷程度。在游戏的世界里,每个人都充当游戏的主角。都好像整个游戏是为自己而设计的,不是在为所有人!

         我的梦想其实很简单,只是想和自己的团队开发出一款对得起自己的游戏。游戏开发这条路很困难,途中遇到的问题不计其数。但是我会努力做好自己的每一款游戏!首先要对得起自己。最后呢,我也不知道说什么了。毕竟是自己第一次纯手打的博客。以后我会每天更新自己今天学到的东西和遇到的问题。在这个行业里大家都是朋友!!!

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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