推荐Remnote=笔记+记忆

Remnote是一款集结构化笔记、间隔重复记忆系统于一体的工具,其免费版提供多种基础功能,支持多平台同步,包括网页、桌面和手机端,且同步快速。用户可以在QQ中文交流群获取资源。尽管有时可能出现HTML小故障,但其邀请注册链接可提供一个月会员体验。间隔重复学习原理基于ncase的记忆模型,Remnote中文文档可在GitHub上查阅。

为什么推荐Remnote?

  1. 在做笔记的过程中自然地把知识结构化挂上间隔重复记忆点1
  2. 免费版已经有大部分基础功能
  3. 平台全面, 网页, 桌面端, 手机端一应俱全
  4. 同步快, 无分裂感, 不需要额外加速或科学上网
  5. QQ, 中文交流群资源丰富

有什么缺点?

  1. 有时候会出现html小故障啥的, 网页端笔记的痛点

怎么入手? 官网? 优惠? 价格?

邀请注册链接, 你我一个月会员


  1. 间隔重复:原理介绍https://ncase.me/remember/zh.html , Remnote中文文档https://github.com/remnotezh/wiki ↩︎

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想与工程应用技巧。
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