路漫漫其修远兮,吾将上下而求索

一位技术专家在经历求职挫折后反思,意识到学历无法改变,决定通过提升Java技术深度,学习原理和源码,以应对日益激烈的职场竞争,为35岁后的职业生涯做好准备。

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最近在我目前的公司待了快3年了,考虑到目前工作太过安逸,以及未来的职业规划,想着去一个大一点的平台发展。
于是我开始了投简历,发现很多只要是稍微大点的公司都已读不回或者投出去石沉大海。我是普通二本本科学历,投了快一个月了就面试了一家,现在行情都这么卷了吗,我对未来又开始有点迷茫了,不过到了现在的地步,退无可退,只能继续卷,于是我从焦虑自我怀疑 再到 自我反省

反正学历这东西一时也没法改变,只能是从简历和面试能力下手,这个帖子就是记录一下自己此时的心态和自我反省过程吧。

  • 通过这一次让我更加认清了现实
    Java越来越卷,得提前为35岁考虑,一定要进一个有挑战的公司进阶一下。
  • 必须更深入的学习技术
    不能只停留在使用层面,要多去思考原理、多看源码,然后总结吸收提高自己的分析和设计能力。
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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