除了挑水,和尚还做了点什么?

讲述了两个和尚通过不同的方式获取水源的故事。一个和尚坚持每天挑水,另一个则利用五年时间挖了一口井,最终实现了自我供给。这个故事启示人们要在工作之余培养自己的核心竞争力。
有两个和尚住在隔壁,所谓隔壁就是隔壁那座山,他们分别住在相邻的两座山上的庙里。这两座山之间有一条溪,于是这两个和尚每天都会在同一时间下山去溪边挑水,久而久之他么变成为了好朋友。就这样时间在每天挑水中不知不觉已经过了五年。突然有一天左边这座山的和尚没有下山挑水,右边那座山的和尚心想:他大概睡过头了。便不以为意。

哪知道第二天左边这座山的和尚还是没有下山挑水,第三天也一样。过了一个星期还是一样,直到过了一个月右边那座山的和尚终于受不了,他心想:我的朋友可能生病了,我要过去拜访他,看看能帮上什么忙。
于是他便爬上了左边这座山,去探望他的老朋友。

等他到了左边这座山的庙,看到他的老友之后大吃一惊,因为他的老友正在庙前打太极拳,一点也不像一个月没喝水的人。他很好奇地问:你已经一个月没有下山挑水了,难道你可以不用喝水吗?左边这座山的和尚说:来来来,我带你去看。于是他带着右边那座山的和尚走到庙的后院,指着一口井说:这五年来,我每天做完功课后都会抽空挖这口井,即使有时很忙,能挖多少就算多少。如今终于让我挖出井水,我就不用再下山挑水,我可以有更多时间练我喜欢的太极拳。

启示:
我们在公司领的薪水再多,那都是挑水。而把握下班后的时间挖一口属于自己的井,未来当年纪大了,体力拼不过年轻人了,还是有水喝,而且喝得很悠闲。
 
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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