面试必看:java面试考点精讲视频教程

本教程专为准备Java面试的程序员设计,涵盖String、数据结构、集合、设计模式等核心考点,解析HashMap、单例模式等面试热点,助力面试成功。

面试必看:java面试考点精讲视频教程

 

Java作为目前比较火的计算机语言之一,连续几年蝉联最受程序员欢迎的计算机语言榜首,因此每年新入职Java程序员也数不胜数。很多java程序员在学成之后,会面临着就业的问题。在面试的过程中,面试技巧是一项很重要的能力。

今天要给大家介绍的是一个java经典面试套路精讲视频教程,需要的朋友可以看看,希望能帮助到大家!

课程目录:

第一节、 String Stringbuffer Stringbuilder 深度解析

第二节、 完美回答面试题Int 与Integer的区别

第三节、 以数据结构挖掘集合面试考点

第四节、 经典面试题重载与重写

第五节、 如何回答面试官提问Java的接口与抽象类

第六节、 面试题重中之重 HashMap实现原理

第七节、 面试热点设计模式之单例模式

课程地址:https://ke.qq.com/course/214766

更多视频资源:http://www.uplooking.com/bbs

 

 

转载于:https://my.oschina.net/u/3544883/blog/1204178

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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