又没克制住自己,郁闷


  克制,克制,克制...

  声音小一点,语气平和一点,态度执着一点,眼神温和一些,讨论的氛围才会更轻松一些。失策呀失策,给别人的感觉不爽,也让自己的心情坏到了极点,不就是那么点事吗?不采用你的方案又能怎么样?你的方案就一定是最好的吗?

  偶越来越对老大心怀感激了,是他让偶有机会最后再表述一下自己的意见,终于,偶的意见还是被采纳了,但是,感觉很不爽。这种采纳,象是我逼着他们作的,但本来不应该这样的,应该是他们心甘情愿采纳的。很不爽,小子,历练得还不够呀,还嫩呀。什么时候偶才能变成张哥那样?处变不惊,于蜻蜓点水间将观点表达清楚,并让团队其他成员欣然接受?

  一定要改掉这个毛病,学会心平气和地讨论问题,即使对方摆出的观点让自己觉得很弱智或者很愚蠢,也要摆事实、讲道理,而不能只简单地说自己反对,总要把反对的理由说清楚吧?不能因为不屑对方的方案就不说反对的理由呀。

  尊重别人,就是尊重自己。改,一定要改!学会微笑着面对不同意见,学会接受别人对你缺点的当面指责,学会以宽容、理解的心态去包容他人。

  最近心情很郁闷,很多文章没心情写。待偶先收拾收拾手头的这些活吧。


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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