减肥记

哈哈,先恭喜下,我今天一下午没有吃零食呢,这是入秋以来第一次克制住了自己的嘴,其实也是逼不得已的,在办公室没有办法吃,也没有吃,但是总之我很开心拉。

有一同学大学前狂喊减肥,但是还是没有减下来。上研究生之后,硬是将九十多的体重减轻到80多点,我不是佩服能减那么多,因为这我也能做到,最另我佩服的是,她居然能在冬天里保持减肥!!!对我简直就是奇迹啊。大家都知道冬天是最容易长胖的时候,因为寒冷的天气让我们需要热量,我们会止不住的吃,结果可想而知,多的都吃进去了。胖也就是很当然的事情了。这也就是为什么我总是夏天瘦,冬天胖的道理啊。我的这位同学每天吃白米稀饭,素面条,居然也能活下来 :oops: ~~~~佩服佩服啊~~~

在这个深秋,我又有了胖的迹象,该怎么办呢~~想减一天就记下一天的成绩,杜绝暴饮暴食~过年要参加同学的婚礼,可不能长得不能见人了!

加油!每天开心一点点,进步一点点!瘦一点点!哈哈~~~~~~~~~
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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