乔布斯谈设计

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【乔段】乔布斯谈设计

一个老段子,只是今天开复把其中一句发在微博上,恰好我又看到后面的段落,就顺手一口气翻出来罢。

访谈成于 1994 年,乔布斯在 NeXT 时期。这篇访谈中,他还谈了他们家购买洗衣机的体验,同样有趣。

「设计是个好玩的词儿。大部分的人认为产品设计是关于产品的外貌和感觉,但是其实产品设计是关于产品的功能。Mac 的设计并非指它的样子,虽然这是它很重要的组成部分呢。更重要的,是它是如何运作的。真的想把一些产品设计好,你必须搞懂它,对它胸有成竹。只有基于巨大热情的投入才能把一件事儿搞清楚,嚼个烂熟,而不是浅尝辄止。多数人并不投入于此。

创造力就是找到事物之间的联系。当你问有创意的人他们是怎么做到的,他们会觉得有点点负罪感,因为他们并非真的「做到了」,他们只是看到了一些联系。有些事儿对他们就像是显而易见的。这是因为他们能把种种体验关联起来,并吐故纳新。他们能做到这点是因为他们有更多的体验,而且他们思考这些体验比其他人更多。

很不幸的,这能力并不多见。行业里的多数人并没有多元的经历。所以他们没有太多的点去连接成线,所以遇到问题时,他们只能完成缺乏广度的线性方案。一个人越充分的理解人性的体验,设计的就越好。」ii

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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