上班第一天映像

作者分享了加入一家软件公司的第一天经历,包括对公司环境的印象、团队介绍、即将参与的项目及技术方向等内容。

从徐家汇地铁坐到人民广场,走了20+min才到福州路。不过事先有所准备,去的时候ms公司还没啥人。

上午有10+的employee去报道,心里盘算了一下,咋公司招这么多人,还好有一半的都是intern,全是上交、复旦、同济的,好像还有两个本科的dd,sigh,上海的同学就是幸运,偶当年就没这种机会。然后hr帅哥介绍了些公司的情况,什么福利之类的,没干啥正事。本来是要带大家游览一下公司的,不过考虑到马上搬家,这一项也免了。由于偶们是下半个月入职的,这个月的salary就没有了,饭帖也要等月底financial的人回来了后才能办,只有自己先掏腰包了。不过想想五一节之后紧接着就是team building两天,也算平衡。公司管理确实蛮规范,虽然就要搬家了,稍显混乱,不过各个部门间衔接的还是不错。特别是其内部信息化系统让我大开眼界,不愧是个成熟的软件公司,信息系统那是相当完善。以前也没发觉outlook有啥用,现在每天都离不开这玩意儿。

偶们team主要做structure,和leader简单聊了下,team里面主要包括API和modeling两队人马。相对来说api这边对软件架构设计要求更多一些,毕竟code是要拿出去给人用的;modeling那边对图形学要求多一些。不过对个人来说没什么差别,我就无所谓了,做啥都行。另一个新入职的主动选了modeling,那我就做api吧,呵呵。可以预见以后一段时间就是在CLI和native code之间迂回了,主要时间应该是学习revit和读code,另外还需要些CLI的知识。

偶的电脑好像还没到,先暂时用的另外一台。公司电脑上也不知道装些啥东东,一打开居然50+个process,orz,3G的RAM居然还不如我以前教研室的机器快,搞不懂~~可能因为产品不同吧,公司保密程度远没有想像的高,这点倒是出人意料。

明天干点啥呢?去了再说吧^_^

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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