“我心目中的商用化开发和工程化开发”征文大赛

本文探讨了商用化开发和工程化开发的区别与联系。商用化开发以业务解决方案为核心,强调技术服务于业务;工程化开发则关注生产过程管理,确保产品质量。两者共同推动企业的技术创新。

在下不才,简单说说自己的理解,商用化开发应该就是以业务解决方案为中心的开发模式,其核心是为业务选择技术,要求技术来适应业务,正如刘鹏同学所说,真正的商用开发都是特殊问题特殊解决。其实很多框架的产生也是技术的进步,虽然他们都是为了追求把特殊业务进行最大限度的通用化抽象,继而形成一个通吃的框架,但现实是很多通用框架只能解决一些通用的业务问题,或者是强迫业务迁就框架勉强实现业务的通用。所以很多公开框架在很多企业内并不吃香,这些企业往往有自己的一套商业框架,专门解决某一领域的典型业务。其实这就是核心的技术竞争力所在,所以我认为框架并不会阻碍技术创新,因为企业要生存就必须要完美解决业务的细节问题,必然会不断产生框架的细节技术创新或者是更好的业务框架技术。

所以商用化开发的根本就是要完美解决业务需求,对于程序员而言就是要编写解决业务细节的程序产品。

再来说工程化开发,他应该和商用化开发不是一个层次的概念,商用化开发是生产活动,而工程化开发是这种生产活动的过程管理模式。商业化开发是为企业明确要生产什么样的产品,工程化开发是为企业提供一种保障产品质量的生产过程管理方法。

最后总结一下:商业化开发是目标,工程化开发是过程。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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