通常代码敲久了,都会有种错觉~

本文以幽默的方式探讨了程序员的各种技能误区,并分享了一些实用的内存优化技巧,同时强调了拥有个人GitHub项目的重要性。

  1. 现在有种怪现象,说出来挺伤人的,会SQL以为自己是搞数据仓库的,会Python以为是搞数据分析的,会JAVA以为自己是搞大数据的,会 cObject以为自己是做o2o的,会c以为自己是做算法的,会HTML以为自己是做电商的,会换硬盘以为自己是搞数据中心建设的,等等。 会码代码以为自己是搞科技的,说到底还是搬砖的。

  2. 如何一句话让整个论坛吵起来,你以为我会说PHP是最好的语言?NONONO,SVN比GIT好几万倍。

  3. 话说,编程远比谈恋爱轻松的多,有木有?

  4. 节省内存的几种技巧:1:for循环中用++i,不要用i++。2:循环时用do..while时占用内存小。3:充分的利用好寄存器变量。4:利用好赫 夫曼编码方式,条件选择时让概率大的尽量放在前面,从而缩小算法的时间复杂度。5:嵌入式编程时要善于利用汇编语言,进行混合编程。

  5. 现在这个时代,每一个程序员都要必备一个github项目啊。跟人家相互争论不下时候,指者对方有总拿几个出来! 人家瞬间没底气了。。面试、装逼 必备。 

公众号:w3c技术教程

学技术,从W3Cschool开始。(•‾̑⌣‾̑•)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/w3cschool/p/5893580.html

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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