三周的假期结束了

用年假回国了一趟。由于时间太短,只在北京和兰州各待了几天。家里的网络网络一直也没有弄好,还是第一次这么久没有给xruby写代码。

由于xruby项目成员目前都不在这两个城市,所以很遗憾一个也没有见到。给dreamhead和beanworms打了个电话,聊了聊xruby以后的方向。xruby有很多创新的地方,我有时也想过,我们的经历完全可以写一本书,介绍state of art的compiler构造。但是由于时间和精力的问题,xruby还停留在一个研究性的项目。

xruby最大的弱点,还是在对标准库的支持上。我觉得最好的办法,就是采用非常pragmatic的办法,集中精力将ruby on rails所需的库函数实现(换句话说,将ROR没有用到的库函数暂时跳过),争取尽快的把一个简单的页面跑出来。当有了用户愿意尝试我们的软件之后,就可以吸引更多的的开发者,项目也才能步入正轨。

jruby也是走了这条路,去年早些时候,jruby将ruby on rails的简单页面跑出来以后,项目得到了非常大的改观。其实jruby也是一直问题多多,同时还要不断重写来控制 legacy cost(早期是个java port of ruby 1.6解释器).ruby on rails的支持是所有ruby  implementation的milestone.

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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