政治老妖婆(大家support 下下哈)

本文以轻松幽默的方式描述了一位政治老师的独特之处,包括她的发型和不太标准的普通话发音,以及作者对她教学方式的一些看法。
政治老妖婆(大家support 下下哈)
2009年11月14日
  上次说了我们可爱的历史老师,这次换成政治老师
  说到这个政治老师呢
  哇,最大的特色就是半屏山发型
  哎呀,那屏的是没话说
  虽然现在换了发型,头发剪短了
  but,however,
  跟个泡面没啥两样
  可是泡面长那样还能吃吗?
  
  ON NO
  
  “建设中国特色社会主义……”
  请大家跟我读哈
  jian se zong guo te se se hui zu yi
  普通话大大滴不标准
  “……啊,……啊……”
  一段话中带了不知多少的“啊”字
  跟我高一上学期的体育老师好像哦
  
  你们是不是有一腿啊
  
  (人是会浮想联翩的哈)
  “你们班差成这样啊,我教了这么多年的高三头次教高二,没见过你们班这样的”
  没见过,你老这下不是见到了
  我们在帮你长见识,不知道感谢也就算了
  再说,我们班是年级的快班
  让你教不错了
  别老是找我们的原因
  怎么不找找自身原因
  跟上学期的老师没法比
  还没怪你把我们教的什么都不会了呢(真TMD的牛
  
  )
  这也是你的水平嘛
  
  亏你还是教毕业班的
  
  我们班和十一班牺牲小我成就大我
  使高三的某个班免遭你的毒手
  太伟大了
  
  我能想到的就这些,还有什么素材的话告诉我哈
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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