再见乔布斯

乔布斯逝世:留下宝贵遗产与深刻教诲

  昨天

  昨天 Tim Cook 发布了 iPhone 4S ,不仅仅在中文网络上,负面评论布天盖地。

  Twitter 上,“ iPhone 4 Same ”的评论获得了最多 RT 。

  今天

  今天,乔布斯辞世的消息让所有人相信,iPhone 4S,是 iPhone for Steve 的缩写。苹果赶着发布他,是为了向乔布斯致敬。

  他退休时我写了:离你最近的陌生人。我们看到了一个被父母遗弃,被自己创建的公司背叛,被开放 PC 标准打倒,又被病魔击垮的人。

  他会贪婪,为了五千美金欺骗合伙人,也会失落,以为自己错过了数字音乐的大潮。

  但是,人性另一面,命运的无情,只是让他那神话般的商业成就,显得更加真实而且难得。

  如今天所有的赞誉所说,他是个伟大的商业领袖,也许是过去一百年来最伟大的。他的眼界技术远见设计天赋,为企业注入梦想的领导能力,无一不是超越时代的。

  也许,没有一个作为圣人或者伟人的乔布斯。但是,无疑有一个才华横溢,而又桀骜不驯的乔布斯。

  他面对人性的缺陷,面对命运的打击,不断 Think Different,不断挑战自己,不断的改变世界。

  明天

  明天,没有了乔布斯,苹果公司不会垮掉,股价也最终会找到支撑。

  但是,当他的头衔、权威和财富成了过眼烟云,我们也许可以更清楚地看到乔布斯留下的真正价值。乔布斯离开了,可是他的这些遗产,会陪伴我们继续走下去。

  “Think Different” 和 “Stay foolish” 是挑战一切既成先例的思辨。

  “Stay hungry” 是改变现状的渴望和动力。

  “Connect The Dots” 是人生的方法论。

  而乔布斯最终也是最令我有所感悟的教诲,就是告诉,并且为我们演示了如何面对死亡。

  现在

  也许胰腺瘤离你我很远。但是,每一个生命都有尽头。从这个角度说,其实,我们每个人都得了一种癌症:“死亡”。

  所以,我决定停止为乔布斯唏嘘,而是去做一件更加重要的事情:

  给千里之外的父母拨个电话。

  再见,乔布斯!再见,教主!

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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