Android日记之2012/01/31

嗯~~~果断在这边继续诅咒下万恶的客户,非要我们把春节期间没做的东西补上来。。。。。唉。。。。

还好,我们的项目经理比较给力,任务虽然有点重,但是他能安排的比较合理,让我们做上去感觉压力并不是很大,自要自己合理安排好自己的任务,并且努力去做的话,感觉还是应该来的及的,而且不用加班。

今天,已经把场景一和场景二的动画效果都完成了,并且顺利完成了场景的切换,基本上后面的一些场景也不算什么难事了,争取明天早上把后面一些场景的布局都弄好,那下午就可以把场景中的动画细节一个个都处理了,毕竟Animation中的4个动画效果,除了scale还没做过,其他的三个今天都已经付诸于代码了,所以对于后面几个场景的动画效果还是不怎么担心的。主要是细节比较多,有点繁琐。

今天还想到了通过继承的方式来优化项目的代码,不过自己手头上的工作暂时还是有点多,这种代码优化的问题,我们向来是放在最后去完成,完不成也没什么太大关系。而且自己对这方面的信心还不足,准备趁双休的时候自己写个Demo测试下看能不能行得通,还是和项目经理商量了再说吧~~~

PS:这是第一次在论坛里发帖,有兴趣的朋友可一去我的博客看看其他的Android日记,当然,都是些入门级的东西~~~~
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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