Leo谈职场危机攻关

问题发生之后反应慢些不是坏事

如果我们出了本书,结果有人在网上指出错误,作为作者我马上在网上开骂,这可能是失误的第一步。不管内心想法如何,这都是不对的。

我以前老板说过句话很有哲理迅雷不及掩耳多半是因为当时没反映过来,有些时候面对不同意见,反应慢点儿未必是什么坏事。

灵活性是有必要的

某些问题上具备一定灵活性是有必要的,尤其是在自己不能完全确定的情况下。小学一年级的孩会坚称“23”是个错题,因为他们还没有学到负数概念。技术领域或者在生活之中,我们很多时候都可能只是小学一年级的水平,需要不断学习与提高。别人说的事儿,我们没明白未必真是别人胡言乱语,可能这种现象正说明我们自己还没学到,还没有认识到问题。面对不同意不要拿出一副就是不改,你是黑手的态度,有些事情不必死硬到底。

在此总结面对公关危机的三个步骤。

1、问题来了,紧睁眼没张嘴,先把问题看明白。

2、即使不承认,也不要再抹了。大家其实会很快忘记。

3、具备适当的灵活性与余地。

程序员员职业规划群5,群号70567909

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动求解、正向动力控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动到动力再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动求解、正向动力控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动的数建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力建模中的应用;③实现基于神经网络的动力补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动建模入手,逐步深入动力分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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