如何提升你的能力?给年轻程序员的几条建议

本文由Glow技术负责人叶剑烨提供给年轻开发者,分享打造高效开发环境、积累人脉、构建个人技术体系及产品经营的建议。强调目标设定、沟通能力培养与视野开拓的重要性。

本文作者是怀孕和经期助手应用Glow技术负责人叶剑烨对年轻的开发者们的一些建议。

在此将主要内容摘录如下:

  1. 打造你的工具箱

    • 高效的开发环境:选择好编辑器,长期使用,比如Vim、Emacs、Sublime、Atom;做为一个有追求的程序员,可以用IDE,但依然需要精通一个强大的通用编缉器。
    • 一个信息采集器和一本笔记本:组织个人知识库;
    • 长期来看,程序员也要为自己选择一款舒适的键盘。
  2. 开阔你的视野,构建你的技术体系

    • 目标要够大,这样你才能看到更多的风景。
    • 目标应该设定在解决哪一类问题,而不是精通哪一类技术。技术只是手段,不是目的。
    • 每个程序员都应该经营一款自己的产品,它可以是一款app,一个网站或是一个开源软件。
  3. 重视沟通能力的培养

  4. 累积你的人脉
  5. 寻找发挥你才华的平台

原文地址:http://tech.glowing.com/cn/advices-to-junior-developers/

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仿真资源和技术支持方向,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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