集体与个人

一个人自从出生之日,他就生活在这样或那样的集体,他生在家庭这个小集体,成长在社会这个大集体。班级,专业,学校,部门,公司等等,人就是在这些集体中一步步走过的,集体的成员,性质不断地换着,但是集体永远伴随着我们,相伴我们一生,在我们的人生路上占据了非常重要的位置,他影响着我们,左右着我们……

大学了,感觉集体荣誉感淡了,由于班级只是上课在一起,所以只有宿舍的哥儿八个关系特别好。但是自从来了提高班,一切感觉都不样了,由于我们几乎天天都在一起学习生活,所以和提高班同学的感情是另一种滋味。

寒假了,由于面临着住宿和吃饭这个对于集体很难而对于个人很简单的问题,提高班的很多同学选择了在外边住宿,在外边吃饭。其实这个对于个人再平凡不过了,但是对于我们这个集体,为了使这个集体良好而高效,安全而和谐的前进发展,统一管理是最有效的一种方法。当然这并不是说是妨碍个人个性的发展,因为在住宿和吃饭上个性其实并没有多大意义,并没有多大价值,相反这个只能让老师更多的操心。然而在学习上,在提高能力,在为某一件事出谋划策上……个性才是最有意义的。创新能力,个性化我觉的并不是时时事事都表现出来是好的,而是有选择的,选择一些值得自己去个性化,值得自己去创新的地方去发挥自己的创造力,这样才会更好的展现出自己的价值。而不必要的创新只会给我们带来不必要的麻烦。

记得我曾经说过,个人利益可以看做当前利益,而集体利益可以看作是长远利益,所以说他们之间没有冲突,为了集体利益做出一些牺牲也就是为了自己的长远利益做出一些牺牲,也许我们会暂时的失去一些东西,但是我认为我们会在以后收获更多的东西。有舍必有得,有得必有舍,只有我们分清孰轻孰重,选择了,舍弃了,丢掉了一些东西,也同时收获了一些东西!有一句话叫做“痛并快乐着”,我认为还有一句就是“失去并收获着”。

这时我又想起了,一个公司,一个企业,要想正常而高效的运作,要想在当今社会中赢得一席之地,团队,集体,团结,众人力量是非常重要的,为了公司得利益,暂时牺牲一下个人的利益,我认为是非常有必要的,因为因为众口难调,但是只要公司获得 了长足的发展,公司里的每个成员都会得到空前的好处。

所以,集体,个人孰轻孰重!

当然集体是由个人组成的,要想充分发展集体,个人的努力是分不开的,要充分调动每一个成员的积极性,充分发挥每个成员的价值,这样才会飞速发展,快速前进。所以,个人,集体孰轻孰重!

为了我们自己的成长,也为了大家的成长,在我们人生路上我们做好我们的选择,懂得放弃,敢于舍弃,记得有舍必有得,付出了总会有收获!

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合群:具备定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研员及无机相关领域的工程技术员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无机、无车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合群:具备定自动化、控制理论或机器学基础的研究生、科研员及从事智能系统开发的工程技术员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有定兴趣或研究需求的员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无机集群、无驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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