日进2000,我怎么做到的

昨天遇到一个有意思的项目,让我一天进账2000,一个字:爽。

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这几天接洽了一位新客户,主要诉求就是优化系统,基于LNMP的系统优化。正好这个领域我比较熟悉,以前都是在公司做项目,也不怎么涉猎系统优化,好在基本的原则还是知道的。

系统的现状:

32核/64G/1000G的系统配置,CPU基本接近100%,内存基本接近100%,可谓是个烂摊子。了解完业务流程,整理思路,报价800。

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开始三板斧操作,效果很显著:CPU稳定在60%,内存降到30%。

看到这个效果非常显著以后,客户决定把剩下的新需求修改也交给我,经过一番分析工作量并不大,报价2500块,很快客户的调优和新需求款都到账了,一共营收1800,哈哈忘了还有200块是另外一个项目的小调整辛苦费,一共营收2000。

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2024不景气怎么办? 除了加油还能怎么办?

对于我而言今年的目标只有20w而已,我相信只要坚信靠谱是整个市场的稀缺资源,再加上不断的坚持,达成目标是大概率事件。

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卡酷工作室欢迎有需要新开、二开系统的老铁、新铁洽谈合作。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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