背透了

连续3天郁闷了,伤心,这些都是确确实实的事情,绝对没有搞笑的意思
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4月1日凌晨1点:  手机不见了,所有的电话号码(90多个)没了,梦魇开始了
4月1日早上8点:  洗衣服,结果弄了一身水
4月1日早8点半:  洗完了衣服,结果水桶掉下来,摔坏了。
4月1日早上9点:  收拾房间,酒瓶子砸碎了,弄了满地玻璃渣子
4月1日下午2点:  外边起风了,想把衣服收回来,结果一看---衣服被风吹跑了。
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4月2日中午:  午休时着凉,感冒了
4月2日晚上:  回家时,在路上吃铁板烧,不小心把烤好的鱿鱼碰到了别人身上
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4月3日早上:  在公交车上,发现昨晚的铁板烧在自己身上也有痕迹,可是已经来不及换衣服了...
4月3日早上:  上班迟到。
4月3日下午:  头昏昏沉沉的给学员们讲题,结果讲错了。
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4月4日早上:  差点迟到,打的到学校,跑到教室,累的半死也不能大声喘气...
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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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