爱上博客了

      这是我第一次写博客,一直以来都有记录的习惯,但这还只限于写在纸质本上。发现自己相比于其他的“数字土著”,我是很落伍的,也是啊,直到大学才有了QQ号,那时候,腾讯都成立好几年了。以前知道有博客这种东西,但是从没有像这段时间一样感触颇多。

想一想,自己怎么突然就爱上博客了呢?

梳理一下思绪。从大三下准备考研开始,我一直都处于一种绕圈的状态,到目前为止还没有走出这个圈。是什么样的圈呢?一个由我的性格组成的圈。虽是无形的,但是比有形的圈还要坚固。我一直想突破他,但是每次都失败了。

再回到考研的那段时间,我以让自己接受更残酷的环境的锻炼的理由而放弃了考研。刚放弃的时候我还是有些怕、有些犹豫的。虽然说我放弃了,但是我每天还是去自习室复习,去看书。不知道自己要干什么,每天很迷茫,不知道未来的路在何方。这时候,我选择过很多的方向,大数据、云计算、证券行业等。每一个方向我都只是看看而已,只是混了个脸熟。直到现在,我还没有明确自己的目标,明确自己的方向。没有目标就没有坚持的动力。

说说自己为什么开始写博客了。因为大四了,要做毕业设计。要查很多资料,经常会查到一些博主写的心得,他们很无私,把自己摸索会的知识大方地在互联网上分享,这就是互联网精神。在看一些技术博客的同时,也会看到很多博主的心情博客,博客里写着他们的梦想,他们的经验,他们的成长路程。有感而发,我决定不再仅仅只是在笔记本上写日志了,把自己大方的展示出来吧。除此之外,博客可以转移情绪,这也是我写博客的原因,无论是谁,都会有负面的情绪,把自己的这些情绪转移到文字上,直面文字的时候就会直面情绪,这样才能更好地分析情绪,找到原因,继续充满活力,有目标的面对生活。我要找到自己的人生目标,并为之奋斗一生。

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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