浮躁,淡定

最近难得有时间, 上空间里看了下朋友的最新动态,有种莫名的感觉,说不清楚吧.

但总之觉得,人们虽然处于的环境不同,终究生活的目的还是活得快乐,没有负担,无忧无虑. 即使在困难的环境下也要保持乐观.

在现实和梦想之间,得先学会生存~

有时候,向看电影节目一样,自己好像是个跑龙套的演员,大多时候,是在台下的板凳,默默的看剧情一幕接着一幕的上演;而我还在为下一次的跑龙套做着充足的准备。

有些事,不说;我看得出来;只是当一件事大家都不说的时候,往往就带着礼貌而疏远的微笑,回答“哦!这样啊,呵呵”;

哎,从程序员的职业生涯开始,感觉到了过程是曲折的,艰辛的.

外在的累,不算累,心累,才是真正的累. 我并不在乎说学习各种技术,调试各种BUG. 工作上也好,家庭,生活也罢,这些上的成功与失败都算不了什么. 真正能让我感觉到累的还是心理上的压力, 不过在程序员这条道路上还是找到了不少志同道合的哥们,有了他们的理解与支持,让我更加强大. 负担只能成为另一种动力.

还是那句话,我虽为卒,进步虽然,但不曾退后一步 .有我就有阵地在.

至于对于那些无法理解我的人. 有些事,我不想去解释,也不想过多的去解释, 因为确实没有什么意义. 对于他们来说,一件事情只要关心开头和结尾就好. 而对我来说,全部的过程才是最重要的. 虽然我现在做的这些事,谈不上事业,更谈不上理想,我要的只是充实的人生. 就像登山一样,没有任何的帮助,要自己一步步爬到山顶才有意思.

破茧化蝶之前,总是要经历各种困难和痛苦,但我想我现在可以说,我能Hold住.

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十年一瞬如沧海,何人还记藏海花?


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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