跟我学编程(1)

本文分享了一位程序员从个人爱好转变为职业的经历,强调了技术的自我学习和集思广益的重要性。从VB到多种语言的学习过程,揭示了软件开发的确定性和问题解决的方法。此外,文章还探讨了软件工程原则、团队构建、系统框架建设等关键要素,并提供了软件开发的核心步骤,包括目标定位、团队构建、框架使用等。

        最初学习编写软件,纯粹是个人爱好,后来却成了我的职业。

       在一些论坛和百度知道里都有很多人在问,做程序员工资高不高,该学什么语言之类的问题。这也是我曾经疑问,但经过多年学习和工作之后,似乎这些问题有了大概的答案。如果不是因为爱好,千万不要选择做程序员,因为那样你会觉得生活的很累,选择了做程序员,那么学什么语言并不重要,而是什么语言都得学点,虽然不是工作需要,但是集思广益,从不同的知识中总是能找到一些营养。

       最开始我学VB,简单,后来delphi,因为工作需要还接触过AutoLisp,再后来java、c、C++、c#,所有这些,只要听说过,就找些资料来看看,全部是自学,过程相当艰难,走了很多弯路,但是磨练总是有回报的,因为经历弯路才知道技术的发展之路为什么会这样。

      做了几年软件开发,从debug中才发现,其实软件就是那么确定的东西,只要你不乱来必然能得到你需要的结果。没有得到你需要的结果,那说明程序中存在bug,不要质疑你自己的能力。

       在学习软件开发的过程中,从编程技术到需求分析,再到项目管理,虽然越来越觉得技术在一个项目的成败中占的比例很小,但是从开始毫无章法的代码堆砌到后来系统框架的建设,又觉得技术是一个项目决定性的因素。

      要开发一个软件

        1)对于软件的目标要有明确的定位,解决什么问题,版本计划,用户人群。

        2)构建一个有层次性的开发团队。

        3)利用或建立一个成熟的系统框架,包含基本类、功能单元、基本业务规则。

       

       对于软件工程,很多人觉得是一个公说公有理、婆说婆有理的东西,特别是编码程序员基本是不会太重视的。任何人也无法改变别人认可的东西,只有当遇到问题的时候,人才会思考解决方法。只有开发的项目多了,才可能从经验中总结软件开发应该遵从哪些原则。

       

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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