[week3]每周总结与工作计划

本周学习计划包括深入研究计算机网络物理层、动态规划题目练习、背诵单词与马克思理论等内容。同时,还将继续学习Python与Java,并跟进Coursera课程。
由于昨天晚上有一晚上的网络赛,所以回来后来不及写,今天补上。
上周正逢中秋佳节,虽然我没回去,也没怎么玩就是了。。。

由于今天课比较多,就简单写一下吧。流水账请无视。
上周任务:
  1. 学习计算机网络物理层,填学习笔记的坑。
  2. 认真学习小白,dp入门,并多刷些dp题。
  3. 貌似周末又有网络赛了,一定要加油了!
  4. 继续每天背20个单词以及日语的学习。
  5. 马克思什么的,背个一章也好啊亲 TAT。
  6. python继续搞,买head first java,java开搞!
  7. coursera完全入坑,algo2的进度跟上。
  8. 然后那些大部头还是多翻几页吧~还有数据结构书上的算法。
  9. c++模版的使用,很惭愧我还是不是很懂。
  10. c++仿函数的学习
  11. 去看几篇好文章陶冶下情操~
完成度不够啊亲ヽ〔゚Д゚〕丿
  1. 计算机网络物理层只看了一部分,等全部看完再来填坑吧。
  2. 有认真学小白哦,dp题目也重新刷起了。。。
  3. 虽然网络赛打了酱油但是感觉还是有收获的。
  4. 这周单词没有上周背的多的感觉 = =
  5. 我昨天去吧马克思的复习材料打印出来了,准备开始背了 T T
  6. codecademy上的python已经学了一半以上了,head first java看了3章了。
  7. 还是没用熟悉coursera的课程,而且algo2也没跟上,这周加油啊~
  8. 每周都有翻几页的,数据结构那些算法没看,都在看小白。。。
  9. 学习中
  10. 先把9完全掌握再说 = =
  11. 陶冶不够~

昨天一时兴起打印了好几本书,花了100多大洋 TAT,都不知道能不能看一半。。。
上周由于各种事情好像拖拉很多东西。。下周又有国庆节,这周要努力搞了。。

这周任务:
  1. 计算机网络 TAT
  2. 小白dp
  3. 28号还有一场
  4. 背单词
  5. 背马克思
  6. python目标80%
  7. 熟悉coursera
  8. c++模版和仿函数
  9. 人文修养
  10. 开学数据库,itercast的sql*2
  11. itercast的linux视频*2
  12. csapp+离线coursera视频*2
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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