以陈一舟的话自勉

[quote]  千橡学到了少既是多,欲速则不达,因为任何好的东西,比如昨天晚上我看到Hao123的站长说,好的品牌,包括猫扑、DoNews,都是一个站长在没有任何回报想法的时候,踏踏实实的做了五六年,在做的时候没有想到回报,就是非常喜欢这个事情,觉得有用户需要,做了五六年以后,价值是在五六年以后才爆发的,因为品牌积累到一定程度以后,每天所增加的用户不是花钱拉过来的,而是你的品牌本身积累以后,口口相传,口碑是非常重要的,我觉得做互联网产品的话,一定要有口碑,所以做网站还是做公司,都要做自有的IP,自有的PV,不花钱,能够自动到你这来。而且只要做出自有的PV,经济价值可以上升,因为愿意看你PV的网民会越来越多。我们在座的各位一定要做自有的PV。

  我提醒自己比较多的是,做事情保持饥渴,虽然很饥渴、很执著,但是现在发现对于大公司来说,这件事情并不是最难的,因为公司有这么多钱肯定是很执著,但实际上最困难的事情就是怎么样保持少既是多和欲速则不达,一定要有足够的时间给自己考虑。对于个人站长来说,要做一个真正的好的事情,需要时间,我们去年的心态一定要放慢,互联网做出一个好东西真是要时间。比如在投资行业里面有一个概念叫做复合增长率,每年成长30%,去年中国的股市上涨100%以上,和30%没有什么了不起,但是全世界第二富的人巴非特就是在30年的时间从一个很下的基数夺到全世界第二富,他也没有特别的事,每一年投一两个公司,他们忙的时候他休假,股市跳楼的时候他忙,30年如一日,每年增长30%,如果基数是1的话,涨20-30年左右是1万倍。所以在座的各位,你手上的网站价值1万元人民币的话,如果是夫妻老婆店,不一定要卖掉,但是可以找到办法,可以让你网站自有PV和价值每年涨的不多,和中国互联网一起涨,涨30%,退休的时候是1个亿,符合增长率非常关键。互联网行业有一个通病,都想挣快钱,我觉得挣快钱有一个过程,现在是拼耐心,这个事情怎么能够长远,怎么样把自己的心态、泡沫的心态放下去,去踏踏实实的做事情,每年不要涨多,只涨30%就够了,到十年以后可能翻了100倍左右。

  最后把我去年的一句话送给大家,保持饥渴、保持执著,只要保持饥渴和执著,十年以后大家都可以成功。

[/quote]

我特别同意其中这句话:
[quote]好的品牌,包括猫扑、DoNews,都是一个站长在没有任何回报想法的时候,踏踏实实的做了五六年,在做的时候没有想到回报,就是非常喜欢这个事情,觉得有用户需要,做了五六年以后,价值是在五六年以后才爆发的[/quote]

[quote]实际上最困难的事情就是怎么样保持少既是多和欲速则不达,一定要有足够的时间给自己考虑。对于个人站长来说,要做一个真正的好的事情,需要时间,我们去年的心态一定要放慢,互联网做出一个好东西真是要时间[/quote]
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值