一声师傅,几多责任

当初七期的也教过我们八期 的拆装机器,当时也就是叫他们师兄师姐,后来慢慢熟悉了,就直呼其名,呵呵,更自然些。半月前辅导九期的拆装机器的时候,我辅导了三个人,在学习的过程中他们都管我叫师傅,我走过去的时候他们就说师傅来了哈,问问题也是师傅这个是什么,这个该怎么做。当时在听到他们这么称呼我的时候,心里还是很温暖的,感觉到了一种尊重,不过这无形中也给了我 一些压力,因为我深深知道作为一个师傅是什么样的使命,就像老师经常说的传道授业解惑,虽然达不到如此地步,也算是对于硬件刚接触的师弟师妹来说也算是一个入门指导,启蒙作用不可小觑啊。


本周又进行了辅导,我负责的九期的换了三个人 ,这次的主要任务就是多种方法装系统,还有硬盘的分区等基本操作 。这次的三个人像上次的人一样,也是称呼为师傅,彻底打消了我心里曾经认为的可能仅是个别人的行为。被人尊重不仅是一种享受,更是之后的责任,要对得起别人 的信任,这样才会一如既往的获得别人的认可。


这次活动我们也学到好多知识,以前仅是自己兴趣稍微摸索一下,这次为了辅导大家都好好的系统的学了学,对于一些计算机的基本错误处理和故障排除有了新的 认识。我们组的成员很活泼,有一个叫美元的女孩很有活泼,动手能力也很强,她还给自己起了一个英文名字Dollar,很有意思,呵呵。只有多动手才会逐渐熟悉,在多次装卸系统之后才会发现原来是 这么 简单,原理也就是那么回事。


记得有个组员说我们叫你师傅是不是以后就一直是我们的师傅,都可以向你请教呢?在提高班,无论是谁,皆可为师,我们一直都是在一个开放的环境下学习,有什么问题都会热情帮忙,这才是我们进步迅速的原因,因为没有任何问题可以阻挡住集体前进的脚步。
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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