学生感受_齐禄禄

我是软件1班的学生齐禄禄,是第二批学员。刚刚来到学校的时候就听到了许多关于优快云的介绍,让我有一种特别的感觉,第一次进csdn它给我的感觉是:教室不大,设施简单,但感觉温馨,尤其是看了墙上那幅画,更让我很开心。内心觉得能在这上三节课,哎呦!不错哦!在我的心里一直都觉得老师应该是很严厉的,我以前的老师们给我的感觉也确实是这样的,所以我认为csdn的老师应该也是这样的,可是老师给我讲课的感觉完全出乎我的意料,他没带给我压力,带来的反而是轻松,这就是乐知的:好知不如乐知!虽然每次讲课只有短短的两个小时,但是让我明白了许多。老师的讲解很幽默风趣,让我不会厌烦反而有种越听越有意思的感觉。听老师讲课感觉太好了,专业讲师就是不一样!自己对软件开发的兴趣加上老师的幽默讲课,我发现我听课效率很好!对优快云又多了一份向往!上课之始,老师就明了的讲出了我们现在的就业前景,只要我们好好跟上,就会有所收获,乐知学院不仅培养我的专业技能,还要我们明确目标,端正态度等等,这就提升了我们的综合技能,增大了社会认可度,增强了竞争力! 我的自觉性不是很好,但是没有放弃我的梦想。这三节课让我受益匪浅,既让我明白了道理,又让我学会了网页制作。每当看见老师做出一个网页后,我都有神奇的感觉,于是让我对网页有了更深的好奇。软件对于一个女生来说是一个很难的专业,单凭好奇是不行的。但是我相信只要功夫深,铁杵磨成针,只要认真学习就不怕困难。还是那句话:"知之者不如好之者,好之者不如乐之者",我喜欢他才会去学他,我开心去学才会学好。脚踏实地很重要的!
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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(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。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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