炖鱼

  • 昨日周末,闲来无事,遂对LP夸下海口许下宏愿:“今天中午炖鱼给你吃!”
  • 吹完之后方才悔悟,本人从无炖鱼经验啊!于是只好托词说“今日天色已晚,材料不全,还是明天再做吧。”LP无奈,只好答应。
  • 昨晚赶紧上网搜索炖鱼之法,同时请LP帮忙一起查,无意间闯入一“爱吃鱼(www.ichiyu.cn)”网站,里面全是做鱼的方法。看了半天,也没找到一个我喜欢的做法,但对于选取材料还是大有裨益的。
  • 今天一早就去了附近的京客隆超市,让师傅挑一条最小的草鱼,结果还是有将近2斤之重。然后买了料酒、葱姜蒜、炖鱼调料包。 回家以后,胆战心惊的挥刀在鱼身上砍了几下,口中高念“南无阿弥托佛”,然后将盐撒入鱼的刀口里,最后高喊一声“善哉”,总算把准备工作做好了。 此时才发现还没有面,因为要将鱼先给炸一下。
  • 匆忙间去超市买了面粉回来,和成糊,将鱼沾糊后放入滚油之中,只听得“呲——啦——”一声响,鱼便进了锅。不幸的是,由于油里没有撒盐(爱吃鱼网站上有人提醒说炸鱼之前要先放盐于油中),结果鱼皮全部粘在了锅底。此为一教训也。
  • 最后发现面糊太多了,舍不得扔,只好倒进锅里。浇水,使水刚好没过鱼身。切葱姜蒜,洒在鱼身上。放入炖鱼料包。搞定!
  • 几分钟后,鱼汤沸腾,香气四溢。取一匙尝之,香、鲜!小火继续炖了约莫10分钟,熄火。此时发现鱼汤已成疙瘩汤,原来是多余的面糊所致。此为教训二也。
  • 又过了半小时,鱼身已完全入味,请LP尝之,赞不绝口,吾洋洋自得,手舞足蹈中做此文章,以为纪念也……
  • PS:以前在学校吃食堂的时候,老是嫌菜贵、骂师傅做菜难吃,现在自己居家过日子,买肉时动辄十元二十元,做饭时烟熏火燎,方知师傅之不易,食堂之艰难。和谐社会,理解共生,还是多一些换位思考吧。
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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