菜鸟程序员的年度总结

写给未来的自己,这一年的收获:经济独立、见识到了职场的工作状态、模式,也感受到了自己的不足有太多、太多。

反思:这半年,我没有学到新的编程技巧,而且还荒废了自己以前的技术,感觉自己就是混日子的;最近还在找各种发财的小窍门,其实我也知道,每一个长久稳定的赚钱方法都是要付出辛勤和汗水的,每一步都要脚踏实地才能不断地进步。

在这一刻我还是迷茫的,对自己的未来发展,面对来自家人,工作,社会的压力,我也不知道自己应该怎么快速的成长起来。

我想只有在做好工作的前提下,去看书,去拼命的学习知识才能真正的为我的人生带来转折吧。

信息爆炸的时代,如何才能在众多诱惑中,找到自己爱的事业并为之奋斗终生。

心中急躁,急于向父母证明自己,急于赚够买房买车的资金,急于让自己变得强大起来。反而让自己陷入了痛苦的泥潭。

压力转变成动力才正向压力,不然就成了负面压力。也是我的承受能力太弱了吧。

既然如此,那就努力吧!

努力的方向:

1、读英文原版书籍;

2、读专业技术类书籍;

3、写代码(实践)。

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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