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1.<html>

<title></title>

<body></body>

</html>

2.<>标签用途,各种标签,如强调的,斜体的,换行的,保留原格式的,赋予修饰能力的等等

3.无序标题<ul>

<li></li>

</ul>

4.用于增加标题前的数字序列号<ol>

<li></li>

</ol>

5.<div>用于划分不同的板块<div></div>

6.同时可以给div加上板块名,语法如下:

<div i="name"></div>

7.创建表格:语法如下:

<table>

<tbody>

<tr>

<th></th>

</tr>

<tr>

<td></td>

</tr>

<tr>

<td></td>

</tr>

</tbody>

</table>


创建表格的四个元素:

table、tbody、tr、th、td

1、<table>…</table>:整个表格以<table>标记开始、</table>标记结束。

2、<tbody>…</tbody>:当表格内容非常多时,表格会下载一点显示一点,但如果加上<tbody>标签后,这个表格就要等表格内容全部下载完才会显示。如右侧代码编辑器中的代码。

3、<tr>…</tr>:表格的一行,所以有几对tr 表格就有几行。

4、<td>…</td>:表格的一个单元格,一行中包含几对<td>...</td>,说明一行中就有几列。

5、<th>…</th>:表格的头部的一个单元格,表格表头。

6、表格中列的个数,取决于一行中数据单元格的个数。


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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