重大事件!重大事件!重大事件!

一位初出茅庐的大学生程序员分享了他对Java Web项目的初步认识与挑战,通过不断学习前沿技术来提升自己的编程水平,记录了他在自学过程中遇到的问题及解决办法。

1.起因

鄙人是刚出来的大学生,算是初出江湖,对自己的java技术也有点信心。所谓初生牛犊不怕虎,自认为web项目简单,掌握了web的运行流程以及主流框架后,就以为拥有了全世界;认为那些其他的技术,不过是对于web流程的完善和填充,并不屑与之。其实乃是大错特错,5块钱的黄瓜,你把他雕成龙,它的价值就几何倍增了。对于web项目,也是这样。一个项目就算我把他写出来了,但是用的技术全都是基本的代码逻辑,运用的高深技术没有,做不到效率最优,那这个项目就是5块钱的黄瓜;可若是用前沿技术,进行调优,那么便是在雕刻,价值也随之上升!自此,开始了钻研之道......

2.发展

出了学校,学习新东西全得靠自己。在这抹黑学的过程中,看技术大牛的博客,无疑是避免碰壁的良方之一。最近也看了几篇技术大牛的博客,收获几乎没有;不是鄙人没有用心看,实在是见识短,难以理解大牛的空前思维。不过在看过那几章真经博客后,感慨颇多,意识到程序员这一行之艰辛,不亚于蜀道难呀!这些对web项目的填充知识,我感觉已经超越了web项目的范围,上升到了一种理论、观念、甚至关乎未来发展的诡学!邪乎矣。

3.呐喊

文字真的是个好东西,它能记录图片,视频所不能表达的情感,就比如我现在,很兴奋、很茫然,很想写东西,长篇大论,但是打完一些字,又马上删除重新打,脑海里没有想完整打出的句子,都是片段......

本人的语言表达能力一般,文笔也是垃圾。但是对于这篇博客,还是很用心的了。

4.终章

鄙人决定,在以后的钻研碰壁的过程中,会用博客的形式记录自己在抹黑过坑过程中的各种碰壁。

以此,记录自我成长。

此时,距离2018春节还有10天,提前祝大家春节快乐。

记录与2018年2月6日下午


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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