路在何方

    好久没写博客,文笔也生疏了很多,看来以后还是要坚持。

 

    近来网上很多对IT职业发展的讨论,我颇有感触,自己也产生了一些困惑。和老大沟通后,明确了一些方向。

 

    我一晃也已过而立之年,目前在家不小的互联网公司做了几年架构,技术、业务都接触了一些,眼界也开阔了很多。但我更多是被公司的高速发展拖着前进,疲于应付各种项目、各种挑战。于是我问了几个问题:我想做什么?我有什么?我缺什么?我能做什么? 老大在美国工作了10多年,回国3年多,有着深厚的技术功底和丰富的人生阅历。她举自己的例子给我开导:“我完全可以不工作,但在家休息了几个月,发觉生活过的像猪一样,这并不是我想要的生活。我现在这么多挑战,却正是自己找的。我喜欢整理,希望把系统整理的更有条理,对业务的需求能够快速应对,我们开发不用加班,大家能够快速成长。希望哪一天我们技术也能有所创新,做出像apple、google这样的产品”。这并不玄乎,也不是遥不可及。而她正身体力行,给我们各方面的指导。

    说到我个人,我目前也算生活稳定了,也到了追求自我价值的时候。我目前想做一个在线时间管理,结合日程、task、四象限分类、番茄工作法等,首先给自己用,解决自己的时间管理问题。工作上,我原来更关注各种技术的实现,关注性能稳定等非功能需求,而欠缺对业务的关注,目前勉强可以算应用架构师。但我会进一步关注业务,学习对业务的归类和抽象,力争成长为平台架构师。用平台的视角与看纷繁的业务需求,让业务处理更统一、更灵活,让规则更清晰,开发更轻松。

     我们有这个平台,也有这个需要。目标可达,那么就继续努力!

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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