2017值得关注的大事盘点 我们2018再见!

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致辛苦劳作了一年的程序员们:

年终岁末,紧张忙碌的一年即将过去,或许新的一年里迎接我们的仍是更多的工作和加班,但我们并不惧怕面对它们。沉思回顾过去的这一年,你也许也曾经历迷茫和挫折,但相信最后我们也都终将能找到解决它的办法,并有所收获!


2017年的最后一天,我们跟大家一起回顾下在今年里,千千万万程序员群体都曾关注过的10件大事。


我们选出回顾的这些,并非是震撼行业、改变世界的大事,但一定是发生在我们身边的、曾触动过心灵深处,值得我们所有人去深思的事情。


如果要说用一个词来形容即将过去的2017年的话,我们想到的词是:幸运。因为我们不但是在做我们每个人都感兴趣的事情,而且,最最幸运的是在这茫茫人海中,遇到了你!


2017年,感谢有你,陪我们一起度过……

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--- 最后,投个稿 ---


聊聊你的2018年的新年愿望和个人计划吧!

征稿要求:

①稿件字数以800~1500字左右为宜,多于2000字的文章在手机上阅读起来比较麻烦,少于800字的文章看起来不过瘾;

②你有自己拍的适合做文章插图的照片也可一并附上~如果不方便,程序和小七也会帮你配图~

加程序人生编辑们的微信,备注#投稿#:


程序 微信ID:druidlost  

小七 微信ID:duoshangshuang  


我们在这里期待你的故事!


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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”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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