程序员的迷茫

似乎很多人都在网上问过,程序员年龄大了以后能做什么?  以前看过相关的段子,回答的也五花八门,不知道 相信哪个! 那时候只是想,先干着吧! 反正现在觉得现在的公司还过得去,倒也不是像其他程序员一样,过得很累很累,虽然也经常加班(因为还年轻,没有女朋友的屌丝罢了),所以对于加班也无所谓,只要能够多学习点知识;然后另外最大的原因是 随大流的想法:既然这么多程序员 年大了之后也不见 失业、饿死, 何必想那么多了,即使到了那时候 和大部分人一样 肯定会有事做的。

这样的想法在公司呆了两年之后; 老板决定 公司需要转型了, 由传统的jidinghe厂商 转互联网公司, 这个转变导致 一部分人被n+1,我还留在公司; 此时我遇到了转型带来的冲击, 以前都是jidinghe中间层相关的东东,很少涉及到java android之类的东西,突然让我去集成相关android的东西,感觉自己啥都不知道,不知道该如何下手,然后是到处问同事;  此时觉得学习一门新的东西是多么困难,(刚刚接到老大电话,问题怎么样了............,他还在公司加班 ) 幸好现在还年轻,还能学习,但是还过一段时间 怎么办了!

对此事深感不安!


另外一个例子是:公司副总监z  来公司已经有很多年了,他出身测试部,以前做公司测试部的经理,后面由于公司需要 调去做项目副总监 虽然只做了项目经理的活,随着公司转型,以前的老项目不在做了,但是作完那个项目之后,回公司总部,公司没有任何合适的职位给这位副总监,从事项目总监吧,这个角度也太大了 毕竟和以前的项目还是有很大的不同,从事测试管理  老板从知名企业挖来有名的测试总监,根本轮不到他; 所以回公司也没有什么事,听说同事说他要辞职了,我感到很意外中的必然; 

在手下已经干了一年了,虽然有点啰嗦,但是人还是挺好的,很负责;希望他 能找到一个好公司!


这既是

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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