難啊

剛才一個同事一直為了副總處理得不好的小問題來問我

我有給出處理建議,請她將問題整理好後統一一次確定。。。

誰知,一會兒後,她又開始問另一處同樣沒有處理好的其他小問題,


我只能按照自己的方式告訴她說

這樣的小問題既然我們已經知道是必須來修正的了,那麼就先修正好了,副總也是因為疏忽了才這樣的。

如果她對某些細節的處理也沒有把握,那就把每一項都先列出來,等副總回來後再一起確認處理就可以了!

還有,這樣的小問題,以後不需要個個問我,自己決定就行了!---------

可能就是因為後面這句話,過幾分鐘,我就看到她在那裡抹眼淚!

其實無論從其經驗或能力來看,那個問題完全是她自己可以決定並處理的,而我對於同事也直是希望他們自己能確定的事情自己處理,只有在遇到其個人無法處理好的問題時才需要上報。

也許是每個人思考問題與處理事情的方法不同吧!

哎~~~~看來還是找個機會化解她剛才的委屈----不論我當時的言語是否正確,總之她剛才抹眼淚了是真的:

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内容概要:本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机,涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先,解释了步进电机的工作原理,包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着,介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号,配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤,包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例,演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后,探讨了进阶优化技术,如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等,以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群:具有嵌入式系统基础知识,特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法;②掌握硬件连接技巧,确保各组件间正确通信;③理解并实践基础控制代码,实现步进电机的基本控制;④通过进阶优化技术的应用,提高电机控制性能,实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论讲解,还附带了完整的代码示例,建议读者在学习过程中动手实践,结合实际硬件进行调试,以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时,对于进阶优化部分,可根据自身需求选择性学习,逐步提升对复杂控制系统的理解。
03-20
### 关于 NP 问题的定义与解决方案 #### 定义 NP 问题(NP-Hard Problem)属于计算复杂性理论中的重要类别之一,其核心在于描述那些极其困以至于无法在多项式时间内有效求解的问题[^1]。具体来说,“NP”表示“非确定性多项式时间”,而“Hard”则强调这类问题是比 NP 类更复杂的集合的一部分。 需要注意的是,尽管所有的 NP 完全 (NPC) 问题都属于 NP 问题,但并非所有 NP 问题都在 NP 中。换句话说,某些 NP 问题可能既不属于 P 类也不属于 NP 类[^2]。 P类问题是指能够在多项式时间内被解决的一组决策问题;NP类则是指可以在多项式时间内验证给定候选解答正确性的那部分问题集。如果一个问题既是 NP 又满足特定条件,则它可能是 NPC 或者仅仅是普通的 NP 问题[^3]。 对于 NP 问题本身而言,并不需要具备任何成员资格来证明自己处于某个已知分类之下——只要它是至少像最坏情况下的任意一个 NP 完全实例一样处理即可被认为是 NP-hard 的。 #### 解决方案探讨 由于当前尚无普遍适用的有效算法能在合理的时间范围内精确地解决每一个 NP 问题,因此研究重点通常放在以下几个方面: - **近似算法**: 当寻找最优解变得不切实际时,可以考虑开发一种能提供接近最佳结果的方法。这种方法虽然不会总是给出绝对最好的答案,但在很多情况下已经足够好。 ```python def approximate_algorithm(input_data): solution = initialize_solution() while not is_optimal(solution, input_data): improve(solution) return solution ``` - **启发式技术**: 这些方法利用经验法则或其他策略试图快速找到好的(如果不是完美的)解决方案。遗传算法、模拟退火以及禁忌搜索都是常见的例子。 - **特殊情形简化**: 如果原始问题太泛化从而以应对,那么尝试识别并专注于较简单的子版本可能会有所帮助。通过这种方式,有时可以从理论上不可行的任务转变为可管理的小规模挑战。 总之,在面对 NP 问题的时候,我们往往不得不接受妥协或者采用创新手段去克服这些障碍。 ---
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