职场中,其实并不是做得越多,越优秀

职场中,其实并不是做得越多,越优秀。

一、盲目忙碌,价值缺失

  • 很多人陷入盲目忙碌的误区,没有明确的目标和方向,只是机械地完成任务。

  • 这种忙碌对公司和团队的贡献有限,因为职场更看重的是成果和实际价值。

  • 没有功劳的苦劳在职场中确实一文不值,因此必须明确工作的价值所在。

二、精力分散,效率低下

  • 试图做太多事情会导致精力分散,无法专注于重要的任务。

  • 精力分散会降低工作效率,并容易出现错误,给工作带来负面影响。

  • 学会合理分配精力,聚焦关键任务,是提高工作效率和创造价值的关键。

三、聪明做事,创造价值

  • 在职场中,应该摒弃盲目忙碌的做法,用更聪明的方式去做更有价值的事。

  • 明确自己的工作目标,制定合理的计划,合理利用资源,提升自己的专业能力。

  • 只有通过聪明做事,才能在职场中脱颖而出,实现自己的价值。

职场之路需要智慧前行。明确工作的价值,合理分配精力,聪明做事,才能在职场中实现自己的价值,避免陷入“做得越多,死得越快”的误区。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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