坚持是学习的最好方法

 

坚持是学习的最好方法

唐骏在《我的成功可以复制》中说到他招人的标准很简单,一个是工作态度,一个是学习能力。前一篇博文写的责任属于态度,这里我想谈谈学习。

经常有人问我是如何学习的,有什么办法可以学得更好?我认为学习最好的方法其实很简单,那就是坚持,坚持学习,坚持实践,坚持思考。

每天基本上都要学习,坐公交时会拿着手机看电子书,平时工作多加思考,晚上会根据自己对技术的判断进行知识的搜集和学习,我从工作到现在就是这么一直坚持学习的,我很多大学同学都不太相信:)

学习如同加班,也是在业余时间付出额外精力,只不过是学习是主动,加班是被动的。不停的学习,就和不停的加班一样,会使我们处于一个满负荷运作的状态,不可避免的在某一时刻会感到劳累,这时我会停下来休息,和家人去外面度度假,或者连续打几天游戏,用一些办法来舒缓一下疲劳。其实这只是体力带来的疲劳,还有一种疲劳是只见不断学习而不见成果的假学习。这时就要尽量抓准时机坚持实践,只有通过实践回报不断学习的毅力才能达到真正的快乐学习。

而不断的学习、实践是要基于某一些内容来做的,我们不能太贪心,什么都想做,这时就需要不断的坚持思考,思考存在哪些问题,思考自己能解决哪些问题,怎么通过学习和实践来解决。

在确定了某个领域的问题后,就可以通过很多方式来进行学习了:

1 blog订阅:对感兴趣的blog进行搜集,每天都会花一些时间来查看,以便持续学习和关注。《如何阅读一本书》中说到太多的资讯就如同太少的资讯一样,都是一种对理解力的阻碍。当我们订阅blog一定时期后,你会发现已经blog列表已经很长了,这时就需要进行整理一下,否则会发现自己像无头苍蝇一样看很多内容。大家可以通过很多blog订阅工具,我喜欢用google reader来订阅blog。

2 书籍:书籍一般都是经过作者大量思考和实践总结的一些知识,通过别人的总结可以系统的进行学习,这也是我对不熟悉的知识进行系统学习的一个主要途径。现在好多电子版书籍都可以通过网站找到,也可以在豆瓣上管理自己的读书数目

3 网络搜索 :这是我们大家都常用的方法,一般用来解决当前遇到的问题

4 还有其他一些方法,如写blog、写示例、研究现有产品、给其他人培训和交流、实践中反复思考验证等

STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要:本文档为一份关于STM32电机控制的无传感器版本代码注释资源,聚焦于龙贝格观测器在永磁同步电机(PMSM)无感控制中的应用。内容涵盖三电阻双通道AD采样技术、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键控制策略的实现方法,旨在通过详细的代码解析帮助开发者深入理解基于STM32平台的高性能电机控制算法设计与工程实现。文档适用于从事电机控制开发的技术人员,重点解析了无位置传感器控制下的转子初始定位、速度估算与系统稳定性优化等问题。; 适合人群:具备一定嵌入式开发基础,熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员,尤其适合从事无感FOC开发的中高级技术人员。; 使用场景及目标:①掌握龙贝格观测器在PMSM无感控制中的建模与实现;②理解三电阻采样与双AD同步采集的硬件匹配与软件处理机制;③实现前馈补偿提升动态响应、弱磁扩速控制策略以及平稳斜坡启动过程;④为实际项目中调试和优化无感FOC系统提供代码参考和技术支持; 阅读建议:建议结合STM32电机控制硬件平台进行代码对照阅读与实验验证,重点关注观测器设计、电流采样校准、PI参数整定及各控制模块之间的协同逻辑,建议配合示波器进行信号观测以加深对控制时序与性能表现的理解。
【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究”展开,通过Matlab代码实现对该优化算法的复现与应用。研究聚焦于微电网群在复杂运行环境下的经济调度问题,提出一种改进的秃鹰算法以提升传统优化算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的不足。文中详细阐述了微电网群的系统架构、目标函数构建(如最小化运行成本、降低碳排放)、约束条件(功率平衡、设备出力限制等),并通过仿真实验验证了所提算法在优化调度方案上的有效性与优越性。该研究为微电网群的低碳、经济、高效运行提供了可行的技术路径和仿真支持。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握智能优化算法(特别是改进秃鹰算法)在电力系统经济调度中的建模与实现方法;②复现高水平学术论文中的优化模型与算法,用于科研验证或二次开发;③为微电网群的能量管理、低碳调度等课题提供算法参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节,重点关注目标函数设计、约束处理机制及算法迭代流程。同时可对比其他智能算法(如遗传算法、粒子群算法)的优化效果,深入分析改进秃鹰算法的优势与适用边界。
内容概要:本文系统梳理了2025年新能源汽车领域的媒体传播格局与发稿策略,全面分析了央媒、新闻媒体、地方官媒及自媒体四类媒体平台的特征、价值与应用场景。重点阐述了央媒在品牌权威背书、信任构建和全国战略覆盖中的核心作用,地方官媒在区域化传播与GEO优化中的精准优势,垂直媒体在技术解析与用户决策支持中的专业价值,以及自媒体在口碑传播、社交扩散和用户互动中的强大影响力。同时提出了分层媒体矩阵构建、差异化内容策略、协同传播节奏与数据驱动ROI优化等实战方法,并对未来智能化、个性化、全球化传播趋势作出前瞻性研判。; 适合人群:新能源汽车企业市场与品牌管理人员、公关传播从业者、数字营销负责人及媒体策略制定者。; 使用场景及目标:①制定品牌全域媒体传播策略,提升品牌权威性与市场影响力;②优化区域化营销布局,实现精准触达与高效转化;③构建自媒体矩阵与KOL合作体系,强化口碑传播与用户粘性;④科学评估媒体投放效果,提升传播ROI。; 阅读建议:本白皮书兼具战略高度与执行细节,建议结合企业所处发展阶段(初创期/成长期/成熟期)对照媒体资源分配建议,将央媒背书、地方渗透、垂直影响与社交引爆有机结合,形成协同传播闭环,并持续通过数据反馈优化内容形式与投放策略。
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