时间管理--简记

   《时间管理》是我上周星期天看的,看完后便记录下来了,把里面的几个重点自己总结一下写出来的,无奈网络出问题,直到今天才好,便今天就上传了。如下几个重点了。

    1.日历和闹钟   时间管理不等于事件提醒,不要制定时钟事件来提醒自己做事情,因为这样是等于与时间赛跑,长期的时间赛跑会使自己很疲惫,真正要做的时间赛跑,就是那种非常紧急要做的事情,比如说要赶飞机啊,临时解决异常问题之类的。要把重要而不紧急的的事情变成像每天呼吸,吃饭一样自然的事情。

    2.时间管理的重心   要学会区分你的事情的优先级,每天的晚上花5到10分钟的时间定一个计划,不要把时间排得那么满,要给自己有缓冲的时间,来处理异常情况,如被别人叫过去处理非常紧急的事情,你才能面对各种意外问题才能不慌张和淡定从容的处理事情,一定也要想想计划如果有糟糕的事情怎么来处理。每天安排的计划不可能能够那么顺利的完成如果能完成也是极少数的情况,如果没有做完你的全部计划也不要难受什么,只要你完成了最紧急且重要的事情,和最重要但不紧急的事情有一定的进度就可以安心的去睡大觉了。那要不重要的,不紧急的事情明天去做好了。

   以上就是这些内容了,希望大家都能做好自己的时间管理,生命中最重要的事且不紧急的事便是每天的坚持学习,成长和每天坚持锻炼身体了,但愿我们每个人都能做好这两点。


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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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