开始学习Android

公司终于下定决心开始研究Android这个平台了,心中一阵窃喜。其实早就想试试这个平台了的,但是一直没有时间,这下可以名正言顺的玩了。
工作半年了,从最初对手机的一无所知到现在的一知半解, 在Windows mobile平台上做过了VideoPhone、Java虚拟机移植、MMS、PushMail等,东西是做的很多但是什么都不精通,不过倒是拓宽了视野。和有些大公司合作也让我学到了不少东西,比如跟SUN合作的时候,就明显的感觉到国际性大公司的工作方式和态度真的有很大的不同,感觉到我们公司与他们的差距,也难怪那么多人挤破脑袋也要进外企的。对于Windowsmobile这个平台一直是很反感的,因为以前是做J2EE的,因为程序员情节吧,在那个平台上一直很难提起兴趣来。
现在公司终于算是跟上时代的节拍了,虽然晚了点。当初让加入OHA的时候犹豫,现在想加入的时候人家还没时间理你了,不管怎样总算是开始了。其实我个人还是很看Android的就因为Google这个品牌,虽说现在还有很多不明朗的地方,或许当它推出第一部手机的时候一切尽在不言中。
以后我会写一系列的文章记录一下我学习Android的过程,当然里面很多的资料可能是从网上搜索得到,如果能记得原出处我一定会写明的,如果实在不清楚了,请各位原著作者原谅,也请联系我我会尽快修改过来。
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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