沉积过后

 网络上的各种blog,看过也写过,却总是没办法找到足够的时间来整理自己的心得。大多数的概念和经验都停留在只言片语的地步,只有在想表达的时候,才发现自己在这方面原来是这么匮乏。

在刚刚过去的几个小时里,唯一做的事情,就是让emacs的next-error能够和最新的WDK产生的错误信息和平共处。很奇怪,MS的WDK自带的 compiler比起前一个版本只有很小的变化(从15.00.30729.165到15.00.30729.207),产生出来的错误信息的格式也几乎完全一样——但是,在每个错误和警告信息前面多了两个字符:1>。就是这要命的两个字符,让原本可以正常工作的next-error变得完全没有作用。仔细看了emacs中和compile相关的文档后,才发现我们可以定制错误信息的格式。

compilation-error-regexp-alist包含了一个列表,每个列表中的项目都是用于错误信息分析的正则表达式。如何在这个alist中加入自己的东西,可是费了劲了。

  1. 直观地想,用add-to-list往里面加入一个条目不久好了吗?可是,在你真正编译任何程序之前,compilation-error-regexp-alist这个变量还根本不存在;
  2. 发现compile模块中竟然有个compilation-mode-hook,太好了,用add-hook增加一个lambda function,每次在compile模式起作用的时候就增加自己的那个regex。实验下来可以工作,但是会导致compilation-error-regexp-alist变得越来越大;
  3. 解决方法很简单,一上来不是没有compilation-error-regexp-alist嘛,用require把compile mode强行加载起来就可以,然后简单一个add-to-list;

其实很多问题确实就是如此,换个思考的方法,可以让我们少走很多弯路。但是——唉,要换个思考的方法,谈何容易。高手之所以能够见招拆招,对症下药,那需要太多的积累。


由此想到的软件工程,所有的用于软件开发的工程方法,他们所要追求的目标,在学校里早就开门见山地提到过了:高内聚、低耦合。Function pointer/OO/AOP/GP,甚而之的idiom/pattern,都是一样。

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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