《人的一生》

给大家发篇文章,共勉一下:《人的一生》
大有和天成从小生活在一个村,一起上的小学。 大有从小顽皮,不好读书,十六岁初中没毕业离开了学校;天成自幼好学,成绩优秀,十六岁考上全市里最好的高中。
1.大有每天在村里晃悠,爹妈看着发愁,心想这孩子将来怎么办呀;天成每日都苦读诗书,父母喜在心里,村里人都认定他必有出息。
2.那年,大有和天成都是十九岁,大有跟着村里的外出打工,来到了高速公路的工地,保底工资三千块;天成考上了一所重点大学,读的是道路与桥梁专业,学费每年五千多。
3.那年,大有和天成都是二十三岁大有的爹妈给他说个巧媳妇,是邻村的,特别贤惠;天成在大学里谈了个女朋友,是邻校的,很有文化。
4.那年,大有和天成都是二十四岁,大有在老家结了婚,把媳妇带到工地上,来给他洗衣做饭,恩爱有加;天成终于大学毕业,找了施工单位工作,跟女友分居两地,朝思暮想。
5.大有每天很快乐,下了班就没事,吃了饭和媳妇散散步,晚上便和工友打麻将看电视;天成每天很忙碌,白天跑遍工地,晚上还做资料画图纸,好久不见的女友跟他分手了。
6.那年,大有和天成都是二十八岁。大有攒下了二十万,已是两个娃娃的爹,心想着回家盖栋漂亮的楼房;天成过了中级职称,还是单身一个人过,心想着再干几年就是高级了;
7.大友在农村老家盖了两层小楼,装修很漂亮,剩的钱买了一群小猪仔,让媳妇回家种地养猪;天成在城里贷款买了一套新房,按揭三千多,父母给介绍了新女朋友,在城里上班很少见面。
8. 那年,大有和天成都是三十一岁,大有媳妇从老家打电话来说:大有,现在家里有房有存款,咱喂喂猪,种种地,很幸福了,家里不能没有男人,你快回来吧;天成媳妇从城里打电话来说:天成,小孩的借读费要十五万呢,家里没有存款了,你看能不能找公司借点。
9.大有听了媳妇的话,离开了工地,回老家跟老婆一起养猪,照顾父母小孩;天成听了妻子的话,更努力工作,去了偏远又艰苦的工地,很难回家一次。
10.那年,大有和天成都是三十五岁,猪肉价格疯涨,大有的一大圈猪成了宝贝,一年赚了十几万;通货膨胀严重,天成的公司很难接到项目,很多人都待岗了;
11.那年,大有和天成都是五十岁了,大有已是三个孙子的爷爷,天天晒着太阳抽着旱烟在村里转悠;天成已是高级路桥工程师,天天顶着太阳皱着眉头在工地检查;
12.那年,大有和天成都是六十岁了,大有过六十大寿,老伴说:一家团圆多好呀,家里的事就让娃们操心吧,外面有啥好玩的地方咱出去转转;天成退休摆酒席,领导说:回家歇着没意思,返聘回单位做技术顾问吧,工地上有什么问题您给指导指导;
13.大有病了一场,大有拉着老伴的手说:我活了快七十岁了,有儿有孙的,知足了;天成病了一场,天成抚着妻子的手说:我在外工作几十年,让你受苦了,对不起;
14.……由于长期体力劳动,吃的是自家种的菜、养的猪,大有身体一直很硬朗,慢慢就恢复了。由于长期熬夜加班、天成喝酒应酬、工地食堂饭菜也很差,身上落下很多毛病,很快就去世了。
15.八十岁的大有蹲在村头抽着旱烟袋,看着远远的山;远远的山上有一片公墓,天成已在那里静静睡去;大有在鞋底磕磕烟灰,拄着拐杖站起身,望了望那片公墓,自言自语地说:唉,都是一辈子呀…
谨以此向工作在一线的同行们致以最高的敬意!你们付出了青春、爱情、亲情甚至生命,你们也是最可爱的人。
人的一生很短暂,希望大家给自己多一些时间,给家人多一些关爱。在战斗一线少喝酒、少抽烟、少熬夜,照顾好自己的身体和健康。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN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)tlab编程基础,从事机器控制、自动化、智能制造、工智能等相关领域的科研员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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