圳不完全启示录之初来乍到----2

本文记录了一位电子工程师在深圳奋斗的青葱岁月,从南头检查站到南贸市场的转变,从繁华的城市景象到求职路途的艰辛。作者分享了与师兄一同租房的经历,以及在求职过程中的挫折与自我反思。故事中,作者不仅描绘了对城市的初印象,还展示了如何在求职中不断调整心态,最终找到自己的定位。

那些年,一个电子工程师在深圳奋斗的青葱岁月真实写照----

我们从南头检查站坐车到了南贸市场,师兄叫我们在那里等他。

一下车,我就被深圳的繁华吸引了,来来往往的人群,还有那些宽敞的街道,路边的写字楼,还有不时巡逻的城管,多少让自己有点不安分。

星星提着一麻袋的被子,让我总觉得我们与这座城市格格不入。

但我怎么也没想到,这被子会在接下来的寒冬中,让自己完成了一个怎样的人生蜕变……

等了十多分钟,终于把师兄等到了。

他一脸笑嘻嘻的问我们:“等久了吧?”

“是等累了”我们答道。

接下来,师兄就带我们去他住的地方了。

那是一个小区,叫大陆庄园,师兄和他同学以及另一个朋友一起,三个大男人租了一个三房一厅,挺宽敞明亮的房子,阳台上扑面而来的是这座城市带来的气息。

师兄和他同学在一家激光公司上班,做的是FPGA,类似大族激光的那种企业。

我那个时候怎样也不会想到,以后自己还会和这家公司有某种接触。

师兄把一个房间让给了我和星星,他们两个又挤回一个房间了。

房间不大,能放下一张床和一个电脑桌,但我们都觉得无所谓,在这个大城市中能有自己暂时的安身之所,已经很不错了。

我们即将要做的,就是投简历,开始自己跃跃欲试的求职生涯了。

但我们谁也没有在意,这个寒冬,刮来的不仅是冷风,也刮来了阵阵的寒意,让我不免对深圳的求职路产生了别样的想法。

当时我们都想,自己在学校那么优秀,好歹也算是本专业或者本系中的佼佼者了,找一份像样的工作应该不成问题吧?

而且,我们还把自己做的毕业设计都带下深圳了。

我做的是基于FPGA的数字存储示波器,星星做的是全国电子设计大赛的一道设计题目,叫轨迹画图,是用DSP+单片机来完成的。

这两者的分量,在我们看来,应该是相当的重的了,从学生的角度来看,也许没有几个人可以很好的完成吧?

但接下来发生的事,开始彻底把我们的自信心打击了。

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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,请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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