请重新认识你作为程序员的价值

  作为一个程序员,你需要认识到,你有无价的技能需要你去驾驭。投资者们早就知道这些,他们用成捆成捆的现金让你们为他开发出将来有一天能够赚钱的东西。大公司们知道优秀开发者的价值,他们有时候会为了留下他们的顶级人才而屈膝媚颜。具有很好的编程技能,每个人都会重视你,但为什么程序员自己却不把自己的这种天赋当回事儿呢?

  我知道很多优秀的程序员数十年都是在帮助别人实现知识产权上的财富,但却只花很少的时间用在开发自己的软件上。领工资很容易,你很容易满足于个人的这点成就,但当你把自己放在对这些软件的知识产权的背景下时,很多程序员的口袋都是空空如也。投资者和老板们利用程序员开发出属于他们的知识产权的产品。他们长期以来用高价换取程序员的时间,通常在几年后程序员发展转移到其他目标上,老板们会找到新的人继续充实他们的知识产权的口袋。

  当我回首这十几年,我看到有大量的财富来来去去,而最终剩下来的只有我在业余时间为自己开发的软件。我在自己的产权领域投入时间和精力,而这些我投入的时间和精力所产生的价值突然间开始膨胀。我最近读了一篇文章,说的是劝投资者应不惜代价把优秀的程序员留在身边。不管让他们开发什么,主要把他们留下,让他们为你的知识产权增加内容,总比失去这些天才要好。读到这里,我算算自己拥有的知识产权和所投入的时间,我质问自己为什么没有花更多的时间来充实自己的知识产权的口袋?我记下来那篇文章里对投资者的谏言,我决心要更多的对自己投资。



提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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