HWde生活 一

又到了岁末年初,但是IT程序员的日子还在日复一日的继续着,同事们和朋友们都在谈论这一年中林林种种生活细节,然后凝练出这一年的付出和收获的参考。而我,似乎没有什么起伏,唯一的变化就是换了一个工作单位。其实来到HW已经有了一段时间了,在这段时间还是很有感触的,有来自工作学习上的,也有来至生活上的。

其实很多时间我都在思考,为什么HW能够成功?当然这些都是我个人的见解,未必正确或全面。没有像马云一样的演说家般的领导;没有google一样开放的工作方式;也没有移动、石化一般的福利制度,哪么为什么他还是成功了,最起码目前看来还是很成功?在这里有很多我一样年轻人在“没日没夜的、疯狂的加班”,初来咋到的我感觉很奇怪。我曾问过早来的同学,他们的回答波澜不惊,觉得这很正常,这才是真实的生活。我真的一时语塞,原来我一直生活在不切实际中...

细细的观察,发现很多oldmen都愿意加班,当然工作做不完是一方面;但另外的方面是这已经成为他们生活的一部分,而newmen都在不断的“奋斗”氛围中成长,最后成为典型的Huaweier,这个单词也HW特有的标志吧!各种滋味自有大家自己心里明白,一时间也说不明道不清的。

慢慢的从一开始不太适应这样的节奏,到现在基本适应这样的节奏,过程还是挺不容易的。IT人在那里都差不多,加班、

学习,再加班、更快的学习。就这样,大家都挺不容易的,所以这里基本没什么人会对他人不友好,但是也不是每个人都很容

易接近。HW有很出名的导师制,这个是一个很好的制度(很多公司都在学习这一招,但是效果可能没这么明显了),无论如何

导师或则师傅一般都会比较关照徒弟的,但也不代表任何事情师傅都会或可以帮你做。凡事还是得靠自己的。所以说心里话,来这里你需要心里上和技能上有一点的储备,直言面对现实所带来的冲击还是不小的。当然,我不会说我在这里,就觉得这里如何如何,同时我也不会对公司说这说那。因为都没必要,你的脚像哪里走是自己决定事情,所以错也好、对也好,都需要自己去静静的承受。好吧,就说到这吧....【To Be Continued】

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,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,建议有定的MATLAB编程基础。
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