朋友居的青少年时光

80年代初,我出生于浙江农村,小时候成绩不错,机灵乖巧。高一暑假,由于期末考表现出色,老爸奖励了一台电脑,于是以学习为名,大玩各类策略游戏[吐血]。高中其实无法痛快玩游戏,虽然心心念念的《三国志5》、《水浒传天导108星》玩不了,但并不妨碍我一头扎进图书馆,从书中寻找真英雄,这也为后来的历史爱好奠定了坚实的基础。

大学攻读的是计算机专业,玩游戏玩出一定计算机经验之后,就开始琢磨怎么能更好的倒腾计算机技术。大学时期结合电脑技术、历史爱好,开始了漫长的个人站长生涯,大学四年与其说是读了四年书,不如说是做了四年网站,写了四年稿子。当时交换网站链接的有"游侠网"、“艾泽拉斯国家地理”、“游戏人的家”、"三国联盟"等站点,在当时的《电脑报》、《大众软件》等报刊杂志上也偶有文章发表,因技术在手,赚了点小钱。

毕业后进了大厂,正式开启了互联网的民工生涯,得益于大学时期个人站长的经营与技术积累,得益于彼时的互联网行业的快速成长,职业生涯很顺利。工作八年后开启了创业生涯,距今正好十年整。能力有限,创业结果不好不差,民营互联网小企业能存活十年,这是唯一的成绩,艰难的创业生涯,也让我学会了"稳亿手"。

对于前半生,我最感谢我的父亲,以及送的那台电脑,是这台以Cyrix为CPU的组装机,开启了我的互联网人生,进入了一个快车道。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值