关于技术学习思考

博客指出技术有分级,应将精力放在长寿技术和本质上,还提到稳定性、学习难度和针对性的变化特点。强调要重视基础知识和能力,如数据结构、算法和编程能力。此外,从技术维度给出建议,包括深入学习代码运行环境、核心工具、领域基础知识和通用成熟技术。

技术是分级

具体说,是分短命和长寿的,也是分表面和本质的。我们要学习各种技术,但是我们要把足够的精力放到长寿的技术以及技术本质上。

  • 比如说,稳定性上,从左到右逐渐降低,越靠右往往寿命越短。
  • 比如说,学习难度上,不一定,但是总体来说从左到右逐渐降低。
  • 比如说,针对性上,往往从左到右逐渐增加,即越往右就越是针对具体的问题。

在这里插入图片描述

  1. 过于关注配置使用,忽略原理和场景分析。
  2. 过于关注编程语言的语法和语言技巧,忽略语言思考和书写时的思维模式。
  3. 过于关注具体实现逻辑,忽略了对于设计的思考和权衡。

基础知识和能力

数据结构、算法、网络等等这些,都是基础知识,如果工作中的强化不够,工作以外的学习和训练还是需要的。除了基础知识,还有基础能力。最重要的,就是编程能力。只要专注、带着思考去写代码,认真对待代码评审,编程能力是会随着经验的增加而逐渐提升的。

技术维度

  • 深度学习你的代码运行环境:
    Linux 程序员一定要深入学习 Linux
  • 深入学习你的核心工具:
    Java 程序员的核心工具是 Java
  • 深度学习领域基础知识;
    后端程序员的网络编程
  • 广泛学习技术领域的通用成熟技术;
    Java 程序员要学的 Netty、Spring,
    互联网后端程序员的标配 MySQL、Redis 等。
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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