生活中不断总结,让好的东西成功自己的潜意识

本文分享了一次沈阳出差两周的经历及从中获得的工作体会。强调了沟通的重要性,如何有效与同事交流,以及面对工作中的挑战时如何调整个人心态,克服自卑与嫉妒等负面情绪。

    沈阳出差两周结束,初到公司,也算学到了许多。

    首先,软件行业是一个沟通的行业,任何不清楚的问题都应该积极地去问,去沟通(不要怕任何事,任何人,为什么要怕,只要自己完全是为了工作),在我看来,人一生的终极目标是使自己获得快乐,享受快乐。当你努力使自已快乐的时候,你的头脑就会很清楚。做事效率会很高,对于任何事情都会清楚地认识,在学习,工作,生活中你就会清楚自己想要的,采取清楚的言语,行动去得到自己想要的。尤其在工作中,当你和同事沟通时,你会用简单的话语就会说清楚你不懂的,有疑问的,也容易使自己与同事的沟通产生自己想要的结果。

   其次,当你不能某些人的缺点(至少你认为)时,说明你身上的缺点比他还严重,别人的缺点,使你生气,使你变得差劲,说明你比某些人更差。不管别人人格,人品怎么样,你始终要保持人性中好的方面。一个人要是只记住其它人的优点,忘记他的缺点,是很了不起的。lgj虽然身上有一些缺点,但他做事细心认真的态度,确实值的学习。而遇事慌忙,犹豫不应该学习。

   最后,自己目前要克服的就是自卑,嫉妒。培养属于自己性格独一无二的气质。努力的向前飞,我不会惧怕任何人(再说了,我为什么要怕他们),我是王者。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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