拧螺丝出来的牛逼工程师

        经常有人在嵌入式工程师交流群里问我,怎么样快速学习好嵌入式,有的人还抱怨实习期都干些琐碎的事情,没有技术含量,今天小猿给大家讲个小故事,希望会对你们有启发。

        记得07,08年间刚参加工作那会,电气传动研究所来了一批刚毕业的应届生,实习期三个月所有的大学生都被安排在车间生产线实习,熟悉产品,拧螺丝,帮助师傅安装电气柜。

        当大部分的人都觉得太无聊,整天就是拧拧螺丝,装装仪表,经常有学生偷偷出去玩游戏,逛网吧,撩妹。女同学中有的觉得没意思,复习考研,唯独一个瘦瘦高高的男生小郭与大家不同,他经常与师傅聊天,问这问那,腿勤,嘴甜,有眼色,很是受师傅们欢迎,在第一个月实习完他就熟悉了大部分常用的仪器仪表,学会了电流互感器,电压互感器,变压器等的接线安装,学会了电阻,电容,电感的识别。第二个月结束的时候,小郭学会了PLC的安装,同时还偷偷学习PLC编程,组态软件编程,各种测量仪器不懂就问,第三个月结束的时候已经学会自己动手搭电路,做实验。很快实习期结束,当别人打了但个月游戏,看了三个月各种狗血剧,小郭却学会了这个行业基本的各种常用设备,同时还具备了一定的动手能力,身边的师傅和领导都看在眼里,觉得这娃以后肯定会干出成绩,实习期一结束,就被拍到工业现场跟师傅调试。

        又过了一年,当别的同学还在一天天混日子的时候,小郭已经能画一部分电路图,熟悉了产品,现场还能解决一部分问题,已经能独立承担小型的项目,同年获得了公司最佳进步奖。人们经常说毕业五年就能看出差距,其实不用五年,两三年就能看出。技术逐渐提高的小郭,仍不忘经常学习,硬件电路设计,嵌入式软件编程,到第三个年头,小郭已是项目负责人,带领几个小兵承担项目,成为了所里能独当一面的年轻工程师。

            讲这个真实的小故事就是想告诉年轻的毕业生,珍惜你们实习的工作,从小事做起,掌握好基础知识,不要想着一步登天。

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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