学习的方法论

误区:

1. 注重理论,轻视实践。学习新知识前想把关于这方面的理论全部掌握后再去实践。解决方法:理论结合实践。
2.不做笔记,不做总结。 解决办法:写技术博客。
3.不善于思考,遇到问题首先想到的是问别人。
4.容易骄傲,会一点技术就得意起来。解决办法:谦虚,也不不妄自菲薄。
5.怕麻烦,思考时间不够。解决办法:研究问题磨练。
6.慢慢学好技术,一步一个脚印,踏踏实实。解决办法:趁热打铁,硬着头皮看。
7.不看英文,只看中文。解决办法:看英文帮助文档。

基础

有好的基础,学习东西会更快,

寻找问题的根源,万变不离其中

实践,实践,实践

多看好代码,多写代码是编程的诀窍

实践之后,才不会忘记

敲代码是有感觉的

总结

好记性不如烂笔头

充分利用优快云,JavaEye,BlogJava

快速学习

持续的突击学习会吸收的更好

英文

英语能力是程序员的基本能力

多看英文文档,习惯看英文才能进步快

坚持学习

活到老学到老

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值