第一篇优快云博客

本文探讨了开发者在日常工作中记录笔记和撰写博客的重要性。通过整理思路、促进知识体系构建,以及鼓励持续学习和分享,博客成为提升个人技能和行业交流的有力工具。文中还推荐了一款实用的截图工具Snipaste。
	以前从未写过博客,总觉得这是很牛逼时间很多的人做的事。压根也没想他们为什么想写博客。随着自己做开发的时间长了,才发现在做开发过程中很多需要去做笔记,去做整理。时间一长,以前东放西摆的文件都很难找全,有时想起以前的东西却发现很多都不知遗落在哪里了。
	做笔记,开发笔记,或者写心得,其实就是一个梳理自己思路的过程,梳理得越清晰,越有条理,自己的知识体系框架就越牢靠。那么写博客的好处在哪里呢?
	第一点,肯定就是整理自己的思路!
	第二点,就是能够引来更多的讨论和审查者,很多人在搜索之后会看到你写的东西,这时候他不仅会看,有时还会去实践你的经验,再去检验和完善。当然这是建立在互动的前提上的。
	第三点,更重要的是培养一种习惯,一种整理和检验的习惯!很多时候自己总结的东西相对性很强,适用性不广,而自己又少了时间再去完善它,子曰:“学而时习之。”这真的是个真理!
	多总结,多梳理,多实践!
	好了,鉴于自己在做总结时曾经用的截图工具很变扭,所以推荐大家一个工具Snipaste,官网链接如下:https://www.snipaste.com/。下载后发现居然是基于Qt写的,要是有时间,真可以摸索自己写一个!!
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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