人性5——临场反应

有哪些令人拍案叫绝的临场反应?
高中老师要一个一个检查作业,我当时没写,看到从第一个慢慢地快到我这时,手心里紧张的全是汗,到我的时候,老师看着我“书举起来我看看”我一咬牙,屎就屎了!一副决绝的样子,准备给老师看,老师说“不用了,一看没有犹豫,肯定写了”
我??????
真的是给我吓得不轻,哈哈哈哈幸亏老师没发现
再补充一点,老师说完那句话还对全班说“看看,做完作业就该是这个样子,扭扭捏捏一看就没做完”
害,谁让我脸长得正气,救了我一命!
那我就再讲一个吧,事情就发生在前几天
前几天老师检查宿舍(一个月检查一次那种),巧不巧想我几个月没用我可爱的小锅锅了还碰到了这种事,我赶忙把我某宝小锅藏到柜子里,结果老师一进来先扫视一圈,结果!发现了我漏在外边没来得急收的线!还有油!就直挺挺立在那里,我想完了完了,老师说“拿出来吧,我看看你做的什么”
没办法只能照做,里边赫然躺着俩包子(食堂买的回来就凉了想煎一下再吃),老师看着我眼神仿佛再说“来吧,解释吧!”结果室友反应超级快,“老师,你也知道我们考研时间很紧张,这还是早上买的包子,每天为了省时间有时候饭都来不及吃,就晚上回来热个包子,一天就这么解决了”
我去!!!我就在旁边听着,当时就震惊了!!原话给忘了但是就能说多惨就有多惨,事实也是时间很紧张但是其实也没有说的那么那么惨,当时我都快要被感动了,后来老师因为本着人道主义也没有把锅给收走。
再后来路上见到一次老师打招呼,老师眼神里流露的满是同情.........
来源|知乎
作者|清米兰

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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