教育改变命运

初四我们如期来到了学校,这个本该是二三万人活动的舞台上只有一二百人,显得是那么的格格不入,可是我们丝毫没有觉察到什么不妥,因为我们一直都是在做别人看着不该做的事,一切的一切都是源于有一个个性而高瞻远瞩的老师(博客),丝毫没有过誉的嫌疑,‘教育改变命运’是他常说的一句话,老师的能力我们都看在眼里,一个一个难以想象而早已被预言的事实逐渐活生生的摆在我们面前,使我们不得不成为忠实的米粉,任其设计和烹饪,期望自己有朝一日可以成为美味佳肴。


在来学校的那天去市里做火车,由于是中午发车就去找了一个高中同学聚了聚,他一直要我留下来呆一天,说学校晚回去一天又没事,咱们都是大学生也都了解,咱们好好玩一天再走。我说这不行,现在的学习不同于大学,我们有自己的纪律,之后把我把这情况介绍了一下,同学听了只是点点头,虽然我们很熟,可是我知道,他不能理解这份纪律对于我的含义以及在这学习的真正东西,他只是对于我在这学习的前途有了一定的肯定。不是我们说不通,真的是不亲身体会无法理解,就像说描述苹果是酸的,到底是什么味道,和橘子的酸区别在哪只有自己亲自尝一尝才知道。


我最欣赏老师的睿智,对于同一个问题总是有自己独特的看法,也难怪我们称之为米老师思想。今天又提及万分之一和百分之九十的命题:挣一万块的几率是千分之一,挣一千块的几率是百分之九十,给你一个选择你会如何选? 有些人可能会想百分之九十的概率比较大,就选他了吧,这样多少会赚些。可是应该多想一步,那就是看同样挣一万块对比一下概率,显然百分之九十的十次方也是要高于千分之一的。


我们总是认为自己是幸运的一个,像好的高中宣传有多少人考入了清华北大,以为自己进去之后就真的可以进入清华北大一样,看到别人成功的总是想当然的认为自己也可以,成功的人有两个共同点:一个是他们成功后的辉煌和赞誉,再有他们都很努力,有着非同常人的忍耐力和观察力。我们向往成功没有错,但是白日做梦不可以做一辈子。一位名人说过做人要做一个傻子,把自己当作什么都不知道,时刻向别人学习,而不是不懂装懂,故作学识渊博,这样才是进步的捷径。任何事件的发生都有概率在里面,要多专注与大概率的事件,不然为什么买彩票不中呢。老师现在塑造的学生是百分之百有价值的,我们为什么不坚定的做出一个明智的选择呢?


还有我们每一天的价值,我们多学一天就意味着早毕业一天,价值的计算也不仅仅是现在的学费和以后的每天工资的简单相加,这样算会更加引起我们的注意:我们现在浪费的一天是我们退休前的一天,那会挣的钱肯定不能和刚毕业的工资相提并论了吧,这样算下来的结果是我们每天的价值是1000+,这个数字足以使我们醍醐灌顶。这也是老师厉害的一招,总是适时的给我们打一针,让我们一直有奋斗的动力。


对于老师的辛勤付出,再多的话也无法表达感激之情,唯有破浪前进,提高学习效率,不虚度一日。


【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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