July 7th 网球,雨

午后的一场网球活动因突如其来的暴雨而变得别有趣味,两人不仅享受了雨中打球的乐趣,还在雨后的佰草集餐厅享受了长达三小时的美食时光。
雨,如果下得恰到好处,就可以算是好雨,这天的雨,就是好雨。
中午的时候,一会阴沉沉,一会出太阳,很难判断下午的天气会怎么样,最后,她终于做了一个英明(当然,做决定的时候还不知道英明不英明,是我事后总结的)的决定:网球从众多活动中脱颖而出,得到了她的青睐。

说时迟,那时快,转眼,我就抄起装备,出发了。。。终于等到她了。。。二话不说。。。直奔球场。。。

她其实还是蛮有天赋的,这次已经可以在底线击球了。。。还打出大斜线,把我左右调动。。。这样下去,不用多久,她就可以去参加温网了。。。

突然。。。乌云密布。。。黑压压的云盖了过来,一下子从下午2点半变成晚上7点(谁把灯关了。。。),奇怪的是,为什么不下雨内?不管那么多了,继续打。。。没过多久,乌云飘过去了,天又从7点变回了2点半,亮了,该休息了,2个人坐在场边,喝喝水,(省略一点小情节)。。。

“看。。。地上好大的一滴滴水哦。。。”我说,“这水还真大。。。” (汗。。。寒自己当时反映怎么这么慢。。。) 随着地上水滴越来越多,赶紧跑吧。。。她先撤,找了一个宿舍的屋檐下躲好了,我慢撤,收拾牌子什么的。。。几秒钟的时间,就变落汤鸡了,当时还撑着伞,可见这雨来势凶猛。

打一个小时的球,多两个小时的雨。。。

欣赏雨景,享受2人世界,这雨多美好啊。。。

雨小了,肚子也饿了,来到一家叫佰草集的店(值得一提的是,这家店装修,菜肴都不错,在这里留个bookmark,以后再去),这饭不吃不要紧,一吃就是3个小时(当时,裤子还是湿漉漉的),话多是没办法滴。。。

这饭也吃得恰到好处,这不,吃完饭,刚回家,又是一场暴雨。。。
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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