最初的开始

本文是一篇自我激励的文章,作者反思了自己在追求梦想过程中的迷失,并决定找回初心,克服困难,坚持到底。强调了环境对人的影响以及面对挑战时不给自己找借口的重要性。

头悬梁,锥刺骨,最初的开始不忘初心,只记得最初的初心,在时间的消磨下,越来越变得模糊,整个人也越来越轻浮,你以为这样你就可以打进区域赛么,你以为这样你就可以无缘无故拿金了么,我现在想来,这一切都是借口,这一切都是虚无的,只是自己在不断的欺骗自己,总是一次有一次的为自己找借口,你可曾记得自己最初的梦想,那是你的原点,我记得曾经的你是很会探索未知的奥秘的,现在为是么变得这么轻浮,为是么,也许曾经的你只是在一个小小的圈子里,只是环境麻痹了你,安逸使人颓废啊,总是喜欢安逸,殊不知,,,,,,从现在开始,不为自己找一点借口,面前的苦难你是可以克服的吧,你的杂念是可以去除的吧,你是可以坚持的吧,未来是属于你的吧。

( 给最好的自己)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经络模型线性化,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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