鹰的重生

鹰作为世界上最长寿的鸟类之一,为了延续生命,必须在40岁时经历一场痛苦的蜕变。这一过程包括更换喙、趾甲和羽毛,使鹰能够再活30年。这个故事被用来激励人们面对困难时进行自我革新。

鹰的重生

原文链接:http://group.datihu.com/hutong/article_163_572_1.html

    鹰是世界上寿命最长的鸟类,它一生的年龄可达70岁。但是,要活这么长的寿命,它在40岁的时候必须做出一个困难却重要的决定。这个时候,鹰的喙将变得又长又弯,几乎可以碰到自己的胸脯;它的爪子开始老化,无法有效地捕捉猎物;它的羽毛长得又浓又厚,翅膀变得十分沉重,飞翔十分吃力。 

    此时的鹰只有两种选择:要么等死,要么经过一个十分痛苦的更新过程,也就是比死亡更痛苦的蜕变。它必须很努力地飞到一个山顶,在悬崖上筑巢,并停留在那里,不再飞翔。鹰首先用它的喙击打岩石,直到喙完全脱落,然后静静地等待新的喙长出来。鹰会用新长出的喙把爪子上老化的趾甲一根一根拔掉,鲜血一滴滴洒落。当新的趾甲长出来后,鹰便用新的趾甲把身上的羽毛一根一根拔掉。

    大约5个月以后,新的羽毛长出来了,新的喙长出来,新的爪子长出来,整个蜕变过程长达150天,经历一次炼狱般的磨难之后,在某一个曙光乍现的黎明腾空而起,成为翱翔天空的崭新的雄鹰,这只鹰也成了一位真正的王者,新生的鹰会重新再度过30年的光阴!
    这就是——鹰的重生。


PS:2006年,当时TCL的发展面临瓶颈,公司老总李东生就是用这个故事来激励全体员工。这个故事讲的是鹰的一生,其实也更是人的一生。

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。
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