离职的日子

2009年9月10日,离职的日子。

上午,给几乎所有熟悉的同事发了离职告别邮件,一半左右的同事都私下回复我了,基本都是祝福的话语。用手机给十几个熟识的同事拍了照片,为的也是留个纪念。中午和几个同事一起去食堂吃饭,我也不想说话,心里始终感觉很沉重。下午开始办理离职手续,一边到其它楼层办理,一边跟几个熟识的同事打声招呼。匆匆办完离职手续,回到座位上已经3点左右了。清空电脑里的资料,关机。背上包的时刻,突然感觉很难过。强忍着悲伤,和同事挨个握手告别。座位上的告别完了,想起会议室里还有我的领导。可是到会议室告别的时候,我几乎就忍不住了,还好控制力比较强,只有一点点泪水在眼中打转。

出了公司,很快就坐车回家了。到了家,两个同事给我发了短信。一个说我走了,感觉怪怪的,很难过。另一个说心里空荡荡的。这两个都是男同事,都是每天在一起的好兄弟。当我看到这两条短信的时候,我是真的再也憋不住了。离职,最难过的,其实是我。这个时候,竟然没有一滴泪水,但是真的非常伤心,几乎崩溃,足足有半个小时。最后实在不行了,就打开电视,转移了视线,才逐渐缓过来。

第一次离职,留一个记录。以后也许离啊离啊,一点点就习惯了。呵呵。

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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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