遇见二十年代

时间始终以一种没有中断的单线程方式流逝着,它已悄然来到二十一世的二十年代,距离千禧年的远去也已然二十载。像往年一样聆听新年祝词,看去年的发展变化。很多年度关键词在记忆中漂浮,2019年人均GDP将突破一万美元,这是一个新的台阶,更是一个新的舞台。许多量变的发展,也将逐渐迎来质变,如果说一个人的基础知识积累源于人生命中的前五分之一,那么对于新世纪来说也走过了原始积累阶段。或许星辰大海才是最终的征程,但是发展的规律并不能违背,当下仍然是应用技术为发展,基础理论寻求突破的阶段。

翻开去年的博客,显然不尽人意,在数量上、阅读量上都无法与之前比拟。这并不是说人变懒了,而是在时间安排上出现了问题,时间对于每个人来说都是单线程的,这是世界最为公平的了,但如何安排运用时间以充分提升效率去实现多线程处理任务应该是个人的技巧。在生活工作中总是会有很多令人耳目一新的创意点子或者解决问题的方法,如果不能够及时总结,终将湮灭在历史洪流之中,这本该是人成长中的积累、财富,如何能掉以轻心。学而不思则罔,思而不学则殆很好解释了该如何去获取新的积累增量以及如何管理以有的增量,优秀与否,短期看增量,长期看积累。想起之前了解到一个很有趣的现象,在现实中的很多现象,数字首位为1的概率为30.10%,2的概率为17.61%,依次递减,首位为9的概率仅为4.58%,这个规律称为本福德定律。初次看起来蛮奇怪的,为什么不是均分分布,应该每个数字都是一样才对嘛,况且1的概率也太大了。一直一来人们在试图解释这个规律,其中有一种解说比较有趣,就是事物变化的增量是一个固定值诸如10%、20%这样子,这样对总的积累就形成一个指数的增长模型,这让事物处于原始为1的时间概率是比较大的。假如我们的积累模型也是符合本福德定律的话,那么可以增大增长量、或者增长时间都可以获得较大的积累。时间对于每个人都公平,增长积累时间显然不是很好的策略,而增大增长量才是,也即是开源。如果仅仅从技术角度出发,定期编撰整理博文就是一种很不错的方式,一方面它将我们学来的知识化为己用,另一方面也将原有的知识及时梳理巩固,此外好像这个定律也告诉我们:处于初期的积累也就是小白的阶段时间是相对比较久的,换个角度就是小白更应脚踏实地完成自身的积累,不应对”大神们的骚操作“过于执着,因为距离变身大神的质变其实在完成积累的不经意间就会发生。扯远了,总结一句就是学会总结整理,学而不思则罔,思而不学则殆!

虽然在技术博文更新数量上比较少,但是去年在一些精选阅读方面也算开了头,看完一本书,写一篇短小的总结我觉得应当作为好习惯继续贯穿在接下来的时间中。看有所学,学有所获,时间可以是单线程,但学习不是,涉猎积累更不是,知过去,懂现在,才是面对未来的最大信心。合理规划下今年的时间安排,戒掉不良习惯,在精选阅读方面加深拓展是短期内的首要安排。在经济学中有个现象叫做中等收入陷阱,其实也可以称之为发展陷阱,讲的是发展到一定程度后将不能保持原有的增速,而陷入发展停滞的现象,如果不能有所突破,那么将较长时间内深陷泥潭,没有发展。多元化知识,加强修炼内功才能源源不断积累,发展。那么接下来多投入精力在精选阅读、多学习新技能、多元化涉猎,学会审美,才会发现更多的美。

新年伊始,写一篇小文以示鞭策,没有精美的图文排版,也没有过多的语言词藻,留下的却是自我的一份思考。最后请记住,时间是单线程的,但我们的生命是多线程的,知过去,懂未来,你好2020,你好二十年代!记于广州 2020-01-01。

本文禁止转载 © Power-by dosthing

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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