总结不好的说话方式

软件开发人员因为平时总对着电脑,埋头苦干,因此在说话、交谈时的表达方式、仪态方面总是不注意。我感觉自己就有很多坏习惯,发现身边的同事也有些不好的地方。我想在这里总结出来自己发现到的不好的表达习惯,以帮助自己改成。(暂时先列出来)

1、说话时左顾右盼,手乱动——挠痒、摆弄一个东西等。
这个习惯显得我们很不礼貌,尤其是别人特别努力的想跟你沟通一件事时,这样做会很让他恼火。这个习惯也使得我们没法清晰的得到对方要表达的意思——很多时候,必须看着对方才能真正听明白对方要说什么。

2、说话时习惯性欲言又止状。
我遇到过这种习惯的人,真是让人感觉很纳闷:难道跟我说话很费劲么?或者有什么信息不想让我知道?或者是我知道的细节多了,只能帮倒忙?
总之,如果你确定要说的,就痛痛快快的说出来。不想说的,那就干脆别说。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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