大软件

 

我此生在软件的道路上能够走多远,不取决于别人,全出乎内心。

我有此心,也已开始行走,然则我感到非常缓慢。需要加快下,再快些。

时间,从工作和加班中流逝了吗?不是这样,要把大软件的思想渗透到工作的每一个细节中。真正的从大软件的视角看待事情和任务,则软件之路也将越来越宽广。

近期在走读后台代码,C++的大门才向我徐徐打开,要心急,也要稳,再用一个月时间完成真正的入门。

这个时代是一个大时代,大时代有大经济、大政治、大军事、大金融、大工业,也有大软件。大软件的门向所有的人敞开,能够摸到门径,能够发现洞天,则事在人为。

大软件要有敏锐的眼光和敏捷的行动,每一天都是新的起点,每一天都有进步,大软件会成长为巨软件,超巨软件。

而个人在其中也将起到更点睛的作用。

历史进入这个大时代,是风起云涌,也是风云诡谲,当稳住阵脚,做好力战的准备。燕山雄踞亦可越,风沙遮目终寂然。

大软件之路,我要走出一份精彩来。

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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