蚊子132:学习软件工程的时机与必要性



学习软件工程的时机与必要性

简单来讲越是没实践经验的人越不适合学习软件工程,越需要规划整体把握全局的时候越需要学习软件工程。

软件工程中覆盖的元素非常繁杂,可以有管理、流程、开发模型、估算、分析设计方法等。这无疑会把知识面扩展的很宽,一旦没有根底,就很容易变成纸上谈兵,夸夸其谈。

在众多软件相关的知识中,软件工程绝对是很特别的一个。很多人很鄙视软件工程,说:我一看到软件工程的书就直接略过;与之相对应,很多人很推崇软件工程,会花很大的心思去研究敏捷、CMMI等。

刚入职场的程序员大致上是讨厌软件工程的,因为这东西离自己的实践有点远,并且主要是添加束缚。但既然更加复杂纷繁的历史都可以总结出规律,忽视软件开发的内在规律无疑的对有志于成为管理者的人是不利的。

真要学习软件工程,不太适合从抽象层次很高的教科书开始,而适合从《代码大全》这样与实际关联比较紧密的书籍开始。

在国内软件工程的落地似乎始终困难,软件工程相关名词始终在不停的变换(ISOCMMI,敏捷等),但实际能落地起作用的却不多,这最终导致了一种吊诡的局面:刚对一个绝望,就开始对新的一个报以希望,并在这两个简单的步骤上做无限循环。这种状况也许有其更深层次的原因,比如生存压力过于强大导致工程力量的长远价值被漠视,进而使方法论并不为解决现实问题而存在,而是为了证书而存在。很难据此就说软件工程毫无价值。

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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