程序思想来源于大量编码

做程序的都知道,程序无非就是一种思想的实现即程序思想。

 

在软件公司,如果你是一个程序员的话,长期的开发,可能会导致你忽视了很多方面的学习,比如分析项目或者项目设计能力等等。

如果你是在一个小点的公司,可能项目设计和编码实现以及维护都是你的话,这样既可以锻炼你的设计能力还有编码能力,因为你在编码的同时不得不考虑项目编写好后是否好维护,代码是否健壮、安全。而这些统统都有编程思想决定的。所以开发项目的好坏也就是你具有程序思想的好坏。

 

以往我们程序员做项目的时候,往往考虑怎么实现功能就行了,但其实,如果是作为一名优秀的程序员的话,也就是思想比较成熟的话,考虑的已经不是实现功能的问题,而是在想这个项目怎么架构,怎么提高维护性,怎么提高复用性,怎么提高扩展性,考虑的是系统的接口是否是高内聚,低耦合。

 

一个好的项目,设计思想很重要(好思想决定这项目的成败)

 

如果你重复修改代码,这样导致的结果就是随着你业务的复杂而越来越难改,越走越难走下,一修改就是一大堆的东西,甚至已经改不动,因为业务的大变一下子可能全废了。非常的失望和痛苦。

 

总结:OO思想,开闭原则,这个要在大量的编码中去体会,其实想一想就知道。这对于你软件的设计,开发,维护的好处是显而易见的。

 

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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