重新思考成功的定义

《人在囧途》观影感悟

--《人在囧途》观后感


作者:朱金灿
来源:http://blog.youkuaiyun.com/clever101


国庆假期的一个晚上突然把电卡的电用完了,只好借同屋的笔记本来看电影,选了王宝强的《人在囧途》来看。该片讲述一个充满戏剧化的回家过年故事(剧情我就不介绍,有兴趣的朋友可以去看下)。


当片中一个已经带有世俗成功光环的玩具集团老板李成功对挤奶工牛耿(王宝强饰)坦承他自己很失败,这或许可以说是当下功利的成功学的一个小讽刺。我觉得该片的英文名Lost On Journey比中文名《人在囧途》含义更为深远,因为lose(lost是它的过去式和过去分词)在英文有多解,可以译作失败,也可以译作迷惑、迷路,而Journey也可以理解为人生旅途。按照这个英文名我们可以得出一个暗示:主角的人生是失败的。那么为什么在社会看来是成功人士的老板会觉得自己是失败的,我想可能他从未认真想过成功的定义应该是什么。


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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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