过冬了

最近冷的不光是天气,还有经济大环境。这几天还看到新闻,明年的毕业生就业率将会降低。庆幸自己当年工作时没有遇到这种问题,同时也希望在明年毕业的同学们能找到称心的工作(这并不轻松,本来在经济形势好的情况下要找到自己满意的工作就不容易)

 

不过从正面的角度来看待这件事情,自己年轻的时候经历一下这种危机对自己成长有不少好处。

首先,只有在这种情况下,刚踏上社会的和在社会中没几年的年轻人才会有风险意识,并且能够做好准备来应对以后可能出现的其它危机。

其次,危机只中最能锻炼一个人,能成功渡过危机,你的人生阅历中也就多了那么一份经验。比起一路平地走来的人,受过考验的人会更加坚强,他们更懂如何去生存。

另外,从"危机"二字来看,危和机是并存的,危险中存在着机遇,把握好了,今后的人生之路会走的更好。不管怎样,都是一种人生经历。

 

最后再次祝愿同学们能顺利地读过这个“冬天“。

 

PS. 天气冷了,大家注意保暖。

 

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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