FOMO addiction--社交控

本文探讨了现代社会中人们对社交媒体的过度依赖,揭示了'社交控'现象背后的心理动机,以及这种行为模式如何影响个人生活。
微博和智能手机让很多人全天候都挂在网上,不是更新微博,就是去社交网站看朋友们的动态,要不就是看看自己所在的小组最近有什么活动可以参加。如果有一两天没有上网看这些,很多人可能都会觉得很不适应,甚至会有些负罪感。

We’re now all in the grip of “FOMO addiction” — the fear of missing out on something or someone more interesting, exciting or better than what we’re currently doing.

我们现在都是“社交控”(FOMO:fear of missing out),在忙于眼前事的时候,总是害怕会错过更有趣或者更好的人和事。

Teens and adults text while driving, they interrupt one call to take another, even when they don’t know who’s on the other line. They check their Twitter stream while on a date, because something more interesting or entertaining just might be happening.
不管大人还是小孩,都会一边开车一边发短信;接电话时如果有另一个电话打进来,他们会立即切到新的来电,来电的人是谁他们似乎并不关心。他们会在约会的时候查看微博更新,因为有些更有意思的事情可能正在别的地方上演。

It’s not “interruption,” it’s connection. But it’s not really “connection” either. It’s the potential for simply a different connection. It may be better, it may be worse — we just don’t know until we check.
这种社交控并不是“社交中断”,而是在建立一种联系。严格来说也不能算是一种“联系”,而只是建立一个不同联系渠道的“潜在可能性”。这个新的渠道可能比现在的好,也可能更糟。只是,我们只有查看过了才会知道。
【永磁同步电机】基于模型预测制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能制展开,提出了一种结合模型预测制(MPC)与非线性终端滑模制(NTSMC)的先进制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性有限时间收敛特性,实现对电机转速电流的高精度、快速响应制。文中详细阐述了系统数学模型构建、制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合制策略在抗干扰能力动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动制理论、电机制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测制与滑模制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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