学习理论和动手实践

转眼间就是大三暑假了,到了该找实习的时候,回想起最近两次找实习的经历,最后都是以被刷了收场。而这两次经历也让我开始犹豫起来。我从大二才真正的开始学习IT技术,从一开始接触java到疯狂的学习三大框架。也许是过于求成,我觉得自己学的不是很好,都只是学会怎么用,像框架的配置,集成,网上的教程是一大把,像写个小型的系统都是实现功能就好了,有些功能别人甚至已经实现好了。可是关于这些框架的原理,我知道的确很少;报了错就只会百度谷歌;别人告诉你这样做效率更高,至于为什么以及是否真的是这样,我也说不出个所以然。我后来觉得自己的基础不够扎实,所掌握的的理论的深度以及广度都远远不够,就重新认真学习学科基础知识。我所有的知识不仅仅是课堂老师说教的,还需要自己课后去思考,去学习,去研究。我自己是比较喜欢研究底层,将java为了程序员编程方便,封装相当好,可是这样子导致我们看不清楚底层究竟是怎么实现的。java api的实现,涉及到数据结构算法,涉及到java编译器,涉及到java虚拟机,有些甚至调用本地方法,由c或c++实现。运行时虚拟机也是一个进程,这有涉及到操作系统。这里面的详细过程以及细节都涉及到java这门语言的本质与机制。我觉得都是应该好好学习与研究的。又如数据库理论,我一开始学的时候就以为数据库就是sql,就是具体的数据库产品,但实际数据库理论涉及太多内容,从一开始的文件系统,到网状型,到层次型,到现在的关系,面向对象,以及nosql,这里面每种模型究竟是怎么产生的,各自优缺点是什么,理论基础是什么,不单单涉及到IT方面,还包括数学,甚至其他。有人会说理解这些会有用吗?我觉得理解这些,将来我们才能根据实际需要才能提出适合的模型,现在的大数据,nosql不就是这样来的吗?还有好多东西值得我们去学习。当然,在学习这些知识的同时还要自己动手去实践一下,才能更有体会。而且我们的精力也有限,选好一个方向并且朝着这个方向不断学习下去,才能达到所谓的这方面的专家。以上个人有感而发,写的有点乱,全是个人观点。如果有不正确的地方,请指正。

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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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