1、《Kotlin与Android开发实战:Jetpack助力》

《Kotlin与Android开发实战:Jetpack助力》

1. 致谢与前言

首先,要向整个Pragmatic Bookshelf团队表示衷心的感谢,尤其要感谢三位特别的人。编辑Michael Swaine与我一同走过这段历程,在每一步都给予我支持,有时一句“你没问题的,别担心”正是我所需要的。如果不是Brian MacDonald在会议上找到我,问我“你想写一本关于Kotlin的书吗”,并和我一起完成了前期的准备工作,这本书是不可能问世的。还有Brian Hogan,他让我相信PragProg是很棒的团队,也让我相信自己可以完成这本书。

同时,我要真诚地感谢技术评审人员:Joe Vetta、Rolando Lopez、Ben Gavin、Brandon Martinez和Andrew Petersen。你们花时间阅读并帮助完善这本书,对我意义重大,我永远感激你们。还要感谢Keno Basedow,在测试阶段他为我指出了许多改进和优化的方向。

我很幸运能得到身边所有人的支持。包括Skyline团队的每一个人,他们对我这个疯狂的副业项目非常包容。Craig和Joe,过去几年忍受着我不断念叨“OMG KOTLIN”。Rolando,当我得知要写这本书时,他和我一样兴奋。还有我所有的朋友和家人,他们有意或无意地成为了Android Baseball League中这本书的一部分。

由于我不是专业的设计师,书中的图标和徽标需要一些帮助。很多图标来自Google的Material Design库,在Android Studio中可以找到,但也有一些是从其他网站获取的。完整列表可以在源代码的images/image - rights.txt文件中找到,简要总结如下: <

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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