闲来无事话民生

本文从投资价值角度分析民生股票,认为其未来成长性好,当前价格值得投资,但需注意市场趋势不明及低成本小非可能带来的风险。

 

从投资价值的角度来说,假如你不怕买进以后的套牢,那么现在是可以闭着眼睛买的东东。虽然说目前的民生并不低估什么,但考虑到民生未来的成长性,这个价格还是值得投资的,而且我相信投资回报率不会低。目前的价格,基本上相当于05年初大盘1100点时候的价格。所以,未来的赚钱是没问题的。当然,你得准备套进去!

从市场的角度来说,目前似乎并不是买进的时候,因为目前的大盘趋势不明朗,最起码我不知道短期内大盘是上涨还是下跌。假如大盘下跌,那么,我想民生也是免不了随着大盘下跌的。目前在全流通的环境下,大量低成本的小非还没有真正的实行换手,目前买进在成本上处于劣势。而且民生的小非都不是国有企业,所以,他们抛售起来是没什么约束的。抛售不抛售的基础在于他们认为目前的价格是否合理或者说低估,这个我说了不算,得他们说了算。就是因为大量低成本小非的虎视眈眈,所以,基金同志们是不敢贸然拉高的,我能理解基金同志们的难处。所以,我的《银行股分析的误区》迟迟不能动手,就因为现在不是时候。

闲来无事,今天对着民生的k线图呆呆的看了15分钟差不多,民生的形态很好玩、很少见,活脱脱一只女人的高跟鞋形态;穿着短裙,穿着短袜,露出一段白花花小腿,令人想东想西。

这高跟鞋下面是坚硬的水泥地还是松软的沼泽地?这个我就不得而知,也许,这一个星期就可以找到答案。

假如你是趋势投资,那么还是得耐心的等几天,看看下面的土地性质再决定。

 

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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