计算机视觉组队学习预告!提前进群

Datawhale作为开源组织,更多是希望营造互促的学习氛围和纯粹的学习环境,所有学习内容和学习规划都将开源在Datawhale Github上,方便大家有监督和无监督学习,从而帮助到更多学习者成长。同时也希望成长后的学习者参与到开源贡献,进行迭代完善,形成良性循环。

附:Datawhale团队第一期录取名单。开源地址:

https://github.com/datawhalechina/team-learning

关于组队学习,顾名思义,就是一群志同道合的小伙伴聚集一起,一起学习,一起讨论,一起组队打boss,一起克服拖延症。其实没有老师,没有教学,有的是一群热爱学习和渴望改变的小伙伴,交流学习,互促共进。

新一期的组队学习又要开始了

明天晚8点发布学习内容

5月16开始学习

学习使我快乐

提前预

学习报名 将在15日晚8点于 Datawhale社群(高校群和在职群)分享。未在社群的小伙伴,可在公众号后台回复关键词 “在校”或“在职” 进Datawhale社群(已在社群的小伙伴请勿重复加入!)

▲长按关注回复

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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