看看别人的感受

 

 

 

第三次踏上澳大利亚的土地,前前后后在墨尔本和布里斯班两个城市的时间超过了两个月。

或许是因为设置了正确的时区,澳洲一般都亮天很早,所以,这里适合早睡早起。一般说来,这里的人上班也很早,朝八晚五。

不过,对于很多人来说,如果不是有什么特别情况,每天上班的第一件事并不是急冲冲地开始工作,而是买上一杯可口的咖啡,三五成群在一起聊聊。就我合作过的一些客户来看,他们对咖啡的喜爱甚至到了让我不能理解的地步,即便办公室的厨房里就有现成的咖啡机,很多人也会选择到楼下的咖啡店里去买一杯新制的咖啡,因为在他们看来,咖啡机里出来的咖啡口感上差太多。当然,一路上聊聊天也是咖啡文化重要的一部分。作为一个中国人,我难免会被问到茶的问题:不,我们中国人喜欢喝茶,但绝对没到你们这个份上。

澳洲人的工作节奏,在我看来,绝对算不上快,与不少人一起结对写过程序,却极少见出现匆匆赶工的现象,更多的是按部就班地一点点来做。但不得不承认的一点是,虽然节奏不快,但做事的质量却是相当高的,各方各面的细节几乎无一照应不到,而且即便脑子里很快就有一些直接的解决方案,他们也常常会停下来,找找更能体现所用框架、工具、语言味道的实现。所以,几乎在代码里出现的,差不多都算得上这个东西的最佳实践了。

还有一点,他们对于命令行的熟悉是很令人惊讶的。几乎每一个人,都对命令行操作很熟悉,即便是在Windows开发,也必然会按照一个像Cygwin这样的东西。每每结对,我几乎总能看到一些我之前没有尝试过的一些细节。与他们一起结对,我通常都会全神贯注,充分调动自己的经验,这样会很累,但以这种方式写程序却是一件非常快乐的事情,结对的双方都能在这个过程中从对方身上学到很多东西。

澳洲有很多人喜欢运动。无论是墨尔本,还是布里斯班,都有一条河穿城而过。清晨,河边就是人们的运动场,跑步或是骑车的人很多。骑车或跑步的人也不在少数,大街上常常见到许多背着背包的人飞驰而过。有上下班运动的,也有选择中午运动的,有人专门中午要出去跑上五公里,再回来继续工作,还有人会组织中午到邻近的草坪踢球,无它,只为锻炼。所以,这里的一些公司专门备有洗浴的地方,提供给那些喜欢运动的人。

对于很多像我这样的中国人,出到国外,最大的难题恐怕都在英语上。其实,在澳洲,汉字和亚洲面孔还是可以经常看到的。记得有一次和一个来澳洲看孩子的阿姨聊天,虽然不会说英语,但她在这里的一段时间,基本上还是可以很好的生活。单就学习英语而言,我曾经和一个印度同事聊过,他说,其实他们的母语也不是英语,也是要学英语的,只不过在国内的时候,经常有用到,因为不同地区的方言不一样,只能用英语交流。想把英语学好,只能是多说多练。从这一点上来说,还真要感谢ThoughtWorks。加入公司之前,我的英语水平就只能说一些简单的句子,现在可以与人闲聊,如果再写简历的话,我完全可以厚着脸皮写上“口语流利”了。想来,每次出国英语都是一次提高,就是这么一点一点积累的。

或许,这就是ThoughtWorks给大家提供的平台,让我们不再把自己局限在一亩三分地,而是向世界学习,所以,作为一个ThoughtWorker,我们停不下来。

http://dreamhead.blogbus.com/logs/82174.html

 

内容概要:本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机,涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先,解释了步进电机的工作原理,包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着,介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号,配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤,包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例,演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后,探讨了进阶优化技术,如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等,以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群:具有嵌入式系统基础知识,特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法;②掌握硬件连接技巧,确保各组件间正确通信;③理解并实践基础控制代码,实现步进电机的基本控制;④通过进阶优化技术的应用,提高电机控制性能,实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论讲解,还附带了完整的代码示例,建议读者在学习过程中动手实践,结合实际硬件进行调试,以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时,对于进阶优化部分,可根据自身需求选择性学习,逐步提升对复杂控制系统的理解。
### 如何更好地理解深度学习代码 要更深入地理解深度学习代码,可以从以下几个方面入手: #### 1. 明确整体架构 在接触新的深度学习项目时,首先要了解项目的总体结构。通常情况下,深度学习代码由多个 `.py` 文件组成,这些文件分别负责不同的功能模块。例如,在典型的机器学习流水线中,常见的模块包括数据加载与预处理、模型定义、训练逻辑和评估测试等[^2]。 #### 2. 使用小规模数据调试 当面对复杂的代码库时,建议从小样本开始运行程序。这种方法可以帮助快速验证各个组件的功能是否正常工作,并逐步熟悉整个系统的运作机制。通过观察输入输出的变化规律,能够更容易掌握各部分之间的交互关系。 #### 3. 绘制流程图辅助思考 为了加深对复杂算法的理解程度,可以手动绘制出相应的执行路径图表来表示不同阶段间的数据流动情况。这种可视化手段不仅有助于记忆重要知识点,还能发现潜在错误所在位置从而提高效率。 #### 4. 学习经典案例实践操作 以手写数字识别为例,这是一个非常适合初学者练习的基础课题目。它涵盖了从基础理论知识到实际应用开发所需具备的各项技能要点。通过对该实例进行全面剖析,包括但不限于网络搭建方式选择依据说明文档解读等内容的学习过程,可以让使用者更加直观感受到神经元连接模式背后隐藏的设计哲学理念及其优越性能表现效果等方面的信息[^1]。 #### 5. 参考他人经验总结技巧 除了自己动手实验之外,还可以借鉴其他成功人士分享出来的宝贵心得作为指导方向之一考虑进去。比如某些计算机专业的硕士生可能会定期发布关于如何高效完成特定任务目标方面的个人见解文章系列集合等等资源都可以成为很好的参考资料来源渠道之一。 ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader # 数据预处理 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(784, 128) self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 64) self.fc3 = torch.nn.Linear(64, 10) def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x model = Net() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(5): running_loss = 0.0 for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() output = model(images) loss = criterion(output, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Finished Training') ``` 上述代码展示了一个简单的MNIST手写数字分类器构建过程,从中可以看出完整的编码风格以及必要的组成部分是如何相互配合工作的。 ---
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