网文作者的救赎,从写作软件开始

人类历史上的每一次进步,其实都和工具有莫大的关系。

从铁路、海运、航空、高铁,运输工具在不断地进步。

从飞鸽传书、狼烟燃起、电报、报纸、电话、智能手机,通讯工具也在不断地变化。

俗话说:选择大于努力,其实在范畴上也是;工具大于努力。在不同的时候,使用好适合自己的工具,做事情会事半功倍。

试想一下,你跑得再快,力气再大,你都不会比火车,比高铁更快。

当然,有些工具特别复杂,那就先从简单的工具开始。不是说最复杂的工具就是最好的,和知识一样,能和自己匹配的才是最好的。

很多时候不能和自己匹配的一个原因是“钱‘’ , 好的工具自然是更贵的,你要思考,我现在的经济水平有没有需要要用到这么好的工具。

其次,是因为写作软件的,技术问题,像是我刚开始写网文的用【作家助手】这个软件,刚开始用的时候,感觉还可以,但是用了一阵子就觉得不好。这个软件经常【吞】我的稿子,对于小白作者来说,丢稿子就等同于丢饭碗啊!!!

头可断!

血可流!

稿子不能丢!

所以,在选择写作软件的时候,一定要谨慎,谨慎,再谨慎!

那么接下来,我来给大家对比一下,我最常用的写作软件。

大纲,思维导图的对比。

大纲和思维导图对于一个平凡无奇的网文作者来说是很有必要的,尤其是像我这样的脑弱星人。

思维导图能更高效和更清晰的来记录笔记,管理任务或者制定计划。就一个庞大的故事来说,你不能用脑子来构建出整个剧情。用纸笔记录,有限制于纸张的大小,况且涂抹修改并不方便。你不能凭记忆搞定这么多剧情,除非你天赋异禀。

那这个时候,我们就会寻找方法,方法没有好坏之分,别人的方法你也可以拿来借鉴,但最终你要创造出自己的方法来。工具也是一样的,你需要在工具中找到适合你自己的使用方法,对你而言,这是充分发挥它价值的唯一方法。

XMind
在这里插入图片描述

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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