20190325

本计划详细列举了2019年的个人技术学习目标,包括kubernetes基础、英语提升、Python/Java/Go编程语言的学习、Docker、计算机网络、Jenkins、DevOps实践、Linux操作系统的深入理解及架构思维的培养。此外还提到了具体的技术实施步骤和个人旅行安排。

2019目标:没人拦着你学习啊,懵逼个甚,Just学嘛

 kubernetes   4月份前基础
 英语
 python/java/go
 docker
 计算机网络
 jenkins
 devops
 linux
 架构思维
 出行计划:西安(华山,清明),泰山(爸妈五一前),成都(峨眉山,九寨沟,十一错峰),重庆,安徽(黄山),云南(元旦)
 

今日计划:

vault

ansible,现有的使用案例。很不错,值得花时间研究学习一下;

java 请求aws

git的搭建过程

jira

代码库内所有工具的部署逻辑:git,jira,progres,jenkins等等

python学习第一天,爬虫实现爬取网站内容
icmp 科普一下
github上开始维护代码
从现有代码中整理docker,k8s和jenkinsfile的代码
linkedin的aws教程

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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