【2015-1-27】日常

从代码到ACM:手感恢复与魅力发现
作者在经过一段时间的系统调整后,重新找回了编程的感觉,通过学习稳定婚姻算法和解决一道欧拉回路问题,感受到ACM的魅力。计划跟随学长们学习算法,希望保持专注。反思过去五年对《反恐精英》的游戏时间投入,认识到ACM的吸引力在于与老朋友般的亲切感。

小艺艺走了,宿舍剩我和马JB两人,感觉好凉爽有木有...很凄冷的感觉...倒腾了两天,终于装好了Linux,可以开始学习之路了~

这两天也没怎么学算法,主要是热手,因为已经好久没有写代码了,所以练练手速找找码代码的感觉~ 甚至也没怎么做题,今天其实就学了一个稳定婚姻的算法,中午杨同学让帮看代码,顺便看了那道题,然后来机房就敲了一下,是一个欧拉回路,竟然没有WA,暖暖的啊有木有,,,虽然PE了。。。感觉手感恢复了一些了,所以明天开始进入学习状态。现在计划跟着学长们留下的那两册算法介绍学,希望能专注一些。不过我除了倒腾系统,还真没怎么玩游戏了。回头想想,CF这款游戏,前前后后打了5年了,一直都是娱乐,并没有放什么时间和精力进去,前段时间玩的很多,甚至有点害怕坚持acm了。不过这两天当我再一次开始敲代码,突然又好像见到了老朋友一般,非常亲切的感觉,我想,这就是acm的魅力吧?每一个acmer似乎都会有这么一种独特的感觉,如果不曾“沉迷”,是不可能理解的。加油,自己!

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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