识人与用人

最近为公司招人,连续招了5个,最后仅仅留下一个。为项目带来了很大影响。现在的开发人员很不稳定。我原来小看了招聘这件事,只是以为,公司有强大的技术和资金,足以招揽人员。

但实际情况是:

1.应届生没有经验,不能通过公司的技术实力,向其展现公司实力。这时公司的形象更起作用。
2.有一定经验的,可以理性的进行选择。
3.应届研究生,工作能力弱,选择多(比如:海外读博)。能否稳定要看人,得注意观察。
因为研究生的自身定位,要混日子多半去大的单位。在小单位不图名,不图利的混日子,那就是没安好心了。

因此,招人绝不是靠:坦诚相待、和技术实力,就行的。

现在的从业人员,别有用心的很多。从业者常常把公司当成跳板,如果在招人时不能选到合适的人员,必然会给公司带来不小的损失。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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