想起那个青涩小男生

回忆初遇的温暖

   其实许久未曾联络,只是今天突然不知道为什么就想起来了。想起来多年前那个青涩的小男生。
  大概四年前吧,那时候我刚刚毕业,刚刚来到北京。那时候热心的同事,介绍了你给我。那大约是我第一次相亲。记得那是个清冷的秋天,我们约在朝阳公园见。我讲,我可不是美女。你说你也不是帅哥。在路上的时候心情忐忑,一直想,这个男生会是什么样的人呢。
  下车之后,在公园门口,误以为门口的胖gg是你,正在囧的时候,你打电话给我,好容易找见,瘦瘦的小男生。也许是因为以前在同一个城市生活过,所以很容易就有很多共同话题。依稀记得你很渊博。确实很渊博,记得你跟我讲燕京八景还有我同学来了你陪逛故宫,一路上比导游讲的更精彩。

  记得那时候,热心的同事总是以各种借口让你带东西给我,我们就在我公司附近的麦当劳见面,一起吃饭聊天。后来想想,其实虽然不是特别远,但是那段路非常堵车,难得你每次都老远的跑过来,还拿着一堆捎给我的东西。

  很感动,直到现在也还记得的是,去听音乐会的那次。那是冬天的傍晚,我很心急的想走,但是被领导叫住,一直讲一直讲,我一直低头看表,但是就是没有机会走。直到我崩溃的讲,领导我约了人。。。后来,等我赶到的时候,已经迟了半个多小时,我不安的走进大厅,却见你拿着吃的,安静的在等着我。见我来了,笑着安慰,说先吃点东西,水还是热的呢,不用着急。

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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