与失散已久的小学同桌QQ聊天

作者在软考学习之余,意外收到多年未联系的小学及初中同桌的好友申请。通过交流得知,这位老同学在北京一家公司担任副经理职务,职场之路虽充满挑战但最终克服困难取得了成功。

今天下午我正忙于软考的学习,QQ小图标像往常一样时不时的弹出一个窗口,提示“**向你发送好友申请,赶紧去处理吧”,我定睛一看,** ,我小学同学,对了,还是我同桌呢,又想了想,哦,我们初中还是一个班,在一个班学习了三年!经历了不同的高中和大学(当然,对于我的这位同桌来说应该是经历了六年的工作吧),算算我们应该有近九年的时间没有联系了。

他说:呵呵,想起你就在网上搜了一下,结果找到了。意外+惊喜,想起了十一二三岁的小时候,我们当时是那么的幼小、天真、无知、轻松、快乐。时间让我们经历了不同的太多事情,如今的我们都已经长成了大人。通过QQ聊天,我了解到他现在在北京一家经营加油站的公司工作,已经是部门的副经理了,他说这个过程在职场走的也相当的艰难。经过努力,坚持,失败,想放弃,到再努力,再坚持,终归,还是走了过来,但是性格也被生活环境改变了很多很多。。。

通过采访他的QQ空间,让我对这个老同学在进取精神方面有了新的认识,甚至刮目相看,十分佩服。也不得不引起我对接受高等教育与在社会工作实践中成长两者孰优孰劣方面的思考。

未完待续&

写于2011年9月27日晚

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,深对BP神经网络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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