nodejs

nidejs官网:
https://nodejs.org/zh-cn/

nidejs的所有版本:
https://nodejs.org/zh-cn/download/releases/

Nodejs安装及环境配置:

根据自己电脑系统及位数选择安装包

.msi和.zip格式区别:

.msi是Windows installer开发出来的程序安装文件,它可以让你安装,修改,卸载你所安装的程序。说白了.msi就是Windows installer的数据包,把所有和安装文件相关的内容封装在一个包里。
.zip是一个压缩包,解压之后即可,不需要安装

安装完成后,.msi格式的安装包已经将node.exe添加到系统环境变量path中,如果你下载的是.zip格式,因为没有安装过程,所以需要手动将node.exe所在目录添加到环境变量path中,查看系统变量验证

既然已经将node添加到全局系统变量,我们可以直接在CMD窗口中任意位置执行node,打开CMD窗口,执行命令node -v查看node版本

最新版的node在安装时同时也安装了npm,执行npm -v查看npm版本


默认情况下,我们在执行npm install -g XXXX下载全局包时,这个包的默认存放路径位C:\Users\用户名\AppData\Roaming\npm\node_modules下,可以通过CMD指令npm root -g查看

C:\Users\xxx\AppData\Roaming\npm\node_modules
但是有时候我们不想让全局包放在这里,我们可以自定义存放目录,在CMD窗口执行以下两条命令修改默认路径:

npm config set prefix "d:\node\node_global"

npm config set cache "d:\node\node_cache"


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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