20131015与经理谈话整理

1. 技术人员大概分为五个方向:

   (1)架构师;

         ---外面的招聘描述中,需要哪些技能,逐步提高,

         ---对新技术敏感;

   (2)转产品;

   (3)项目管理;

   (4)技术管理;

   (5)创业;

 

2.  你做一件事,比别人做同一件事的优势在哪里?

        一件普通平凡的事,如何做得更优秀,更不同寻常,更有效率?

       如果在公司里,你和同等/类似岗位的同事相比,有什么优势?和刚入职的同等年限的同事相比,如果优势仅仅在于对系统更熟悉一点,那么是值得反思的;

      安排下来的工作,无需多作催促,要有执行力;

      有些细节还是需要注意,比如说,你和主管/上司位置比较靠近,每次都来得晚,走得早的话,可能会被认为工作不饱和之类的;

 

3.遇到新技术,可以自己专研,然后向上司提出自己最近在研究什么什么,如果工作中有机会的话,可以让自己尝试一下。

   每天工作中花时间最多的部分,最难搞的部分,有没有更优的解决方案?这种与实际工作相结合的地方可以更好地提升技术(毕竟在生产环境中实践过),远比出于自己的兴趣盲目地看书强。

 

 4. 同一个问题,从不同的角度来看是不一样的。比如说,从个人的角度,从部门的角度,从公司的角度。(彩虹)

   技术人员要站在产品的角度,站上公司战略的角度来看待技术上的问题。 

   跨部门推进项目时,无非四种情况:你好他也好,你好他不好,你不好他好,你不好他不好。要通过适当的手段选择最佳方案。

 

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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