天才李一男培训语录

[1]好好规划自己的路,不要跟着感觉走!根据个人的理想决策安排,绝大部分人并不指望成为什么院士或教授,而是希望活得滋润一些,爽一些。那么,就需要慎重安排自己的轨迹。从哪个行业入手,逐渐对该行业深入了解,不要频繁跳槽,特别是不要为了一点工资而转移阵地,从长远看,这点钱根本不算什么,当你对一个行业有那么几年的体会,以后钱根本不是问题。频繁地动荡不是上策,最后你对哪个行业都没有摸透,永远是新手!

[2]可以做技术,切不可沉湎于技术。千万不可一门心思钻研技术!给自己很大压力,如果你的心思全部放在这上面,那么注定你将成为孔乙己一类的人物!适可而止为之,因为技术只不过是你今后前途的支柱之一,而且还不是最大的支柱,除非你只愿意到老还是个工程师!

[3]不要去做技术高手,只去做综合素质高手!在企业里混,我们时常瞧不起某人,说他什么都不懂,凭啥拿那么多钱,凭啥升官!这是普遍的典型的工程师的迂腐之言。8051
很牛吗?人家能上去必然有他的本事,而且是你没有的本事。你想想,老板搞经营那么多年,难道见识不如你这个新兵?人家或许善于管理,善于领会老板意图,善于部门协调

等等。因此务必培养自己多方面的能力,包括管理,亲和力,察言观色能力,攻关能力等,要成为综合素质的高手,则前途无量,否则只能躲在角落看示波器!技术以外的技能才是更重要的本 事!!从古到今,美国日本,一律如此!

[4]多交社会三教九流的朋友!不要只和工程师交往,认为有共同语言,其实更重要的是和其他类人物交往,如果你希望有朝一日当老板或高层管理,那么你整日面对的就是这些人。了解他们的经历,思维习惯,爱好,学习他们处理问题的模式,了解社会各个角落的现象和问题,这是以后发展的巨大的本钱,没有这些以后就会笨手笨脚,跌跌撞撞,遇到重重困难,交不少学费,成功的概率大大降低!

5]知识涉猎不一定专,但一定要广!多看看其他方面的书,金融,财会,进出口,税务,法律等等,为以后做一些积累,以后的用处会更大!会少交许多学费!!

[6]抓住时机向技术管理或市场销售方面的转变!要想有前途就不能一直搞开发,适当时候要转变为管理或销售,前途会更大,以前搞技术也没有白搞,以后还用得着。搞管理可以培养自己的领导能力,搞销售可以培养自己的市场概念和思维,同时为自己以后发展积累庞大的人 脉!应该说这才是前途的真正支柱。。?

[7]逐渐克服自己的心里弱点和性格缺陷!多疑,敏感,天真(贬义,并不可爱),犹豫不决,胆怯,多虑,脸皮太薄,心不够黑,教条式思维。。。这些工程师普遍存在的性格弱点必须改变!很难吗?只在床上想一想当然不可能,去帮朋友守一个月地摊,包准有效果,去实践,而不要只想!不克服这些缺点,一切不可能,甚至连项目经理都当不好--尽管你可能技术不错!

[8]工作的同时要为以后做准备!建立自己的工作环境!及早为自己配置一个工作环境,装备电脑,示波器(可以买个二手的),仿真器,编程器等,业余可以接点活,一方面接触市场,培养市场感觉,同时也积累资金,更重要的是准备自己的产品,咱搞技术的没有钱,只有技术,技术的代表不是学历和证书,而是产品,拿出象样的产品,就可技术转让或与人合作搞企业!先把东西准备好,等待机会,否则,有了机会也抓不住!

[9]要学会善于推销自己!不仅要能干,还要能说,能写,善于利用一切机会推销自己,树立自己的品牌形象,很必要!要创造条件让别人了解自己,不然老板怎么知道你能干?外面的投资人怎么相信你?提早把自己推销出去,机会自然会来找你!搞个个人主页是个好注意!!特别是培养自己在行业的名气,有了名气,高薪机会自不在话下,更重要的是有合作的机会...

[10]该出手时便出手!永远不可能有100%把握!!!条件差不多就要大胆去干,去闯出自己的事业,不要犹豫,不要彷徨,干了不一定成功,但至少为下一次冲击积累了经验,不干永远没出息,而且要干成必然要经历失败。不经历风雨,怎么见彩虹,没有人能随随便便成功 !

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与工程应用技巧。
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