我的同事告诉我的

本文分享了职场新人在适应环境、自我提升、团队合作等方面的实用建议,包括独立解决问题、持续学习、有效沟通等关键技能。通过遵循这些建议,职场新人能够更快地融入团队,实现个人成长。

在我离开校园之前,很多人曾告诉我:同事与同学不一样,那里只有竞争,而没有友谊。但是从我走过来的路来看,同事也可以像同学一样,同事之间也能够成为好朋友。关键是你要有一颗真诚的心,一颗谦虚的心,一颗爱学的心。

我的同事告诉我:

在外面,要学会自己照顾自己。不是因为你需要帮助的时候,别人不理不睬。而是在你需要的时候,别人不一定会在你身边。

我的同事告诉我:

刚出来,一定要抓紧时间学习,充实自己。只有自己强大了,只有机会去争取自己想要的东西。

我的同事告诉我:

一定要虚心向老同事学习,他们会把他们宝贵的经验分享给我们,可以让我们少走很多弯路。

我的同事告诉我:

一定要提高自己的Code 质量。要想让自己的Code 永远存在,而不被替换,就要让自己的Code 具有可读性,质量够高。

我的同事告诉我:

在工作之前,一定要清楚自己的业务。在不了解业务的基础上,做再多的工作都可能是无用功。

我的同事告诉我:

不懂就要问。工作中,没有人会嘲笑你,但是如果你不能按时完成任务,耽误了进度,那么你就应该为此承担责任了。

我的同事告诉我:

工作的时候,一定要多想想,在 Code 之前,先过一遍脑海,确保思路正确之后再编码。思想总是先于行动而行动。

我的同事告诉我:

我的同事,我的朋友。

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,建议有一定的MATLAB编程基础。
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