程序员的宿命

国内程序开发比较苦,缺乏基础软件积累,多在应用层编程。应用层分项目开发和产品开发,项目开发依赖客户关系,程序员易成炮灰;产品开发在互联网公司火爆,但需求变化快,程序员疲于奔命。

 

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后记:文章中描述的场景,大家或多或少都有所经历吧?

如果你没有经历过,恭喜你,你实在是太幸福了。

说实话在国内做程序开发是比较苦逼的,我们没有基础软件(如操作系统,数据库,编程语言,中间件,编译器)的积累,也就没有机会在这些行业深度挖掘,大家基本上都是在应用层进行编程。

在这个应用层面又分为两类,一类是项目开发,一类是产品开发。其中项目开发首先得能把项目给拿过来,然后才能谈得上开发,这就非常依赖客户关系,甲方就会很强势,一旦出现重大需求问题,程序员就会变成炮灰。

产品开发现在在互联网公司比较火爆,但是大部分互联网公司都是在拼命奔跑,快速开发产品,快速推向市场,需求变化更快,这就苦了程序员了,在其中疲于奔命。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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