今天真丢人

程序员的生存法则 前几天,和国内某知名企业的行销一线喝茶聊天,他一直在抱怨自己的上司很差劲,一直允诺追加奖金,但是月底考评结果却给的很差,奖金也没别人的多,所以他想调别的部门。我很是惊诧,这公司是你们家开的?怎么可以想调就调?他笑了笑说,你不懂职场生存法则吗?     他的工作需要经常出差,全国各地跑。上次是去江西,他知道部门A的老大老家在江西,就主动去找A部门老大,告之有个出差机会,要不要一起?后来我才明白“要不 阅读详情
今天老美(美国一家大企业的软件项目经理)来公司参观,并协助我们完成一个汉化项目.我负责这个项目的口通信工作.
老大让我来演示和模拟器的通信.可是以前的测试数据,上个礼拜刚刚被我删掉(我还以为通信测试早就结束了呢).结果搞了半天才搞好了通信.
因为以前的通信中存在一些问题,传输的数据在模拟器上老是看不到,
后来我向老美问了这个通信的问题.
那个老美看了半天数据库就说,数据库中没有发现你传输信息.检查一下你的通信数据的格式吧.
其实这个问题,在一个月以前我就发现了,还以为是模拟器的问题,给老美发过几次邮件,要求解决.
后来,我又仔细看了看通信文档,终于发现问题居然真的出在了我这边.是两字段的位置颠倒了,还少写了一个字段.
嗐,就这么个问题我调试了个把月也没有找到原因,还以为是人家的错误.当时真想照个洞钻进去.
其实以前也经常犯这种马虎的错误,不过这次可真是丢人.不仅自己出了丑,还给公司摸黑.以后一定记住这个教训.写程序时老老实实,仔仔细细.尽力避免这种丢人的低级错误..



这就算是我的第一篇blog了.
记住这教训,在以后的工作中一定要认真认真再认真.尽力克服自己的这个致命弱点.
努力工作.不断提高自己的技术水平和耐心.仔仔细细的写好每一行代码,踏踏实实的完成每一件事情.
用前馈神经网络逼近离散动态系统状态转移函数 离散动态系统建模本质上是求解状态转移函数 f(x,u)→x⁺,传统方法依赖线性假设或先验结构,泛化能力弱。人工神经网络作为一种通用非线性函数逼近器,可直接从输入-输出数据中学习该映射关系,无需系统机理知识。其核心原理在于利用前馈神经网络的万能逼近定理,在有限样本下实现 Lipschitz 连续系统的高精度重构。技术价值体现在模型轻量、可解释性强(支持雅可比线性化)、易于嵌入式部署(MATLAB C 代码生成)。广泛应用于电机控制、MPC 替代模型、非线性滤波等实时闭环场景。本文聚焦前馈神经网络在离散时间系统 阅读详情

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