学生课堂感受_常瑞鹏

第一次优快云上课感受

军哥:

在没来到优快云上课之前,{陈红军}军哥的名字就如雷贯耳国。今天我终于见到真人了,活的。。嘿嘿。。军哥。

来到河软后,上课时,还从来没有集中精力两个小时去听过课呢,惭愧啊。但是今天我做到了,也许是军哥的讲课方式不同吧。他声音洪亮及讲课的内容深深的吸引了我。

军哥讲课非常的幽默风趣和激情热情。这是以前上课从来没有的。这又加深了我对优快云的强烈兴趣。也让我更加的仰慕军哥了、军哥你太牛了。

这次课军哥为我们讲HTML。刚一开始时我,当军哥一说HTML时,我确实懵了,可后来经过军哥和谐幽默的讲解后,我明白了,当然我现在学的只是皮毛。当然军哥今天所讲的内容,我已经全部吸收在了大脑,又让我增加了对网站及网页的认识。简单的说网站就是网页的集合体,等等。网页是我们每天都会用到的,可视化的东西。但是它是怎么产生的,里边的学问是很深的,但是军哥告诉我们一句话:跟着军哥学,即使再难的东西,也会变的很装箱单。。嗯嗯,我相信军哥,军哥这句话增加了我的自信。当然,我会努力的。

同时更加的有一个坚定的信念,那就是我要进优快云,我要跟军哥学习,也要跟优快云各位老师学习。那是我的一个方向,因为喜欢。期待着下次的的课。我会努力的。

十四班学生:常瑞鹏

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。
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