程序人生(二) (转)

程序人生的温暖瞬间
程序人生(二) (转)[@more@]经常看到他。
一个干廋、在5月份炎热的天气里穿着棉袄买着报纸的他。
严格上来讲他甚至不能算是一个民工。
因为我看到他的那几次他都是穿着那身衣服,没有任何变化,总是那么廋,总是那么黑,总是买着报纸,总是为生活奔波着。
我不知道他来自哪里,我也不知道他的将来会怎么样。
我只是知道这个人很有礼貌,会很热情的问你是否需要报纸,而这种热情我从来无法拒绝。
他并没有自己的报摊,甚至没有一个固定的卖报地点,他只是拿着一个感觉上用了很多年的,现在已经很不常见的布兜子装了少量报纸在各个公共汽车的站台上叫卖。
一份报纸只有5毛钱。而5毛钱在当今这个物欲横流的社会里甚至掉在地上都很少有人去捡,但对于他来说,这就是生活,甚至是生活的全部。
我不知道在我们这个国家会有多少这样的简单生存问题奔波的人,我只是觉得我们应该有责任帮助这些人。做一些我们能做的能提供的简单的帮助,买一份报纸。
实际上每一次我都会买他的报纸,而不管我是否需要这个报纸。我觉得这是我的责任。
来到这个城市已经3年的时间了。也成了家买了房了。但是我对这个城市始终没有认同感,不知道是为什么,我心里的家永远是那个遥远的小县城。到现在我也没有这个城市的户口,所以我也只是一个普通的民工。而it行业是难以预测未来的,所以我又是一个不知道未来的民工。
It产业的飞速发展也只是这几年的事情。像我这样的不知所终的人我相信不在少数。
也许未来的某一天我也会在某处叫卖着报纸,那么,从现在开始,提供力所能及的帮助给其他人,同样,在你需要帮助的时候你也会得到这些的。
PS:我自己也不知所云。^O^

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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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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