[原创]SXU (Software Extreme Usage)挖掘软件的潜力--极端使用-用最少的软件做最多的事

本文汇总了一些实用的电脑技巧,包括使用Flash播放FLV文件的方法、利用ACDSee批量重命名文件、通过查看网页源码下载资源、解决Explorer无法识别移动硬盘的问题等。

这篇文章早就想写了,一直没下定决心。当时没记下来,就可能说得有些不全了 。以后会逐渐补充的

 

Micromedia Flash

Flv播放,播放器不能正常播放。我们就用下面的方法

新建空白Flash,菜单 文件->导入 将Flv文件导入 调整大小 保存 此swf文件,以后就可以单独观看了

 

ACDSee

ACDSee的文件重命名功能,可以用来减少改名工作量,并且能让计算机做的都做了

 

下载工具

害拍有病毒?把目标网页下下来,在网页源码里寻找,想要下东东的具体连接地址和下载地址。

 

IE

对屏蔽右键下载/按钮下载的网页,IE查看源代码,在其中查找地址,以用下载工具下载。如,微软

 

Explorer

有时移动硬盘插上会出现,系统已识别,但Explorer未识别的情况。刷新也没用时。

运行(Win+R) explorer K: (K为未识别的盘符)

 

暂时到这,想起来再写

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Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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