老老实实做人,踏踏实实做事

本文探讨了产品从能用到好用的三个境界,并强调了代码质量的重要性。指出每个环节的优秀表现对整体满意度的影响,鼓励开发者保持热情,追求尽善尽美的代码。

产品的3个境界:
1、能用
2、实用
3、好用

产品、软件、程序集、程序模块、程序类、函数、代码段,对于这些的东西,其最终满意度和他们的各个组成部分(和/或开发的环节)的满意度的乘积成正比关系。
我们这些搞代码的,要确保任何一句代码正确无误,否则:
假如一个软件,有三个对话框ABC,交给XYZ三个人员开发。三人由于这样那样的原因,框框上都留有一点在他们看来是不足轻重的东西,满意度达95%,90%,85%。如果单独分开看,用户也能达到95%,90%,85%的满意度。但一旦把他们合成一个整体,用户就会奇怪了,怎么三个框框都有那么一点难看的地方,于是用户满意度大大下降,95%*90%*85%=72.675%。
这就要求我们在做任何一件事情的时候能够尽善尽美。当我们在抱怨头头要求太高的时候,想想这个公式。

我们需要热情,热情退却,我们将很难写出优秀的代码

如果我们写出的代码连自己都不喜欢,那就甭指望别人喜欢
如果我们写出的代码在过了1个月后连自己都看不懂,那就甭指望别人能看懂

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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