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作者在北京一家公司工作一年后,经历了从Android转向C++及游戏引擎开发等多个方向的变化,虽然两次职称评定未通过,但仍坚持自我提升并积极参加公司活动。

写在工作一年之后

一年,我也没搞懂是快还是慢,反正一年结束了,这一年过的好幸酸好累,并不是个人情感等原因,是工作的原因,工作的好坏对我的生活有很大的影响,工作比较顺利我个人比较开心,干什么事情都比较有激情,如果工作不顺利,我会很沉闷,沉浸在自己的世界中。
自从来了北京、来了XX,我为自己设定了一个目标,在XX呆N年,好好的研究下android,能做到android大婶,好好的上班,但经过一年的工作发现并不是这样,我来了XX也不搞android了,开始搞c++的东西了,搞了一段时间公司重组,我开始搞游戏引擎了,然后开始看cocos egret等游戏引擎的实现,也在这些游戏引擎上写了简单的游戏,后来由于项目需要去搞php了,公司内有一套php框架,感觉还不错,但总觉得自己的php水平一般,现在就写写接口,逻辑也不复杂。经过了2次的职称评定,都失败了,第一次失败感觉好像一般,这次的失败我很难受,感觉自己很努力了,也为项目小组做出了自己的贡献,但结果还是失败了,我也不知道是不是自己所做的事情没达到小组的要求还是有名额的限制,我苦恼了几天,也想过离开,但离开了我去干嘛,去写php? android?好像我的简历并不吸引人,一个很低level的、android php都懂一些,这样的家伙好像没任何的用途,想过创业,但创业干嘛,没风投、没人脉,对于我这种互联网菜鸟,创业只会把自己淹死在互联网的浪潮中。现在我放开了,还是坚持自己的原则,干好自己的事情,至于职称上不上,由别人决定吧,反正我也没任何办法。其实我信命,我相信每个人都有自己的命运,但我从来不靠命运,我相信命运都是自己拼出的最好的运气。
最近参加了公司的书友会,感觉书友会里的人都很厉害,大家都有自己对互联网以及某些互联网公司的看法,分析的也很到位,也都有很深的阅历。未来自己多看看书,充实下自己,对于不懂得技术,也多买些书看看。
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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