写在三星战之前

今天是三星杯开战的日子,不过我写的东西可能和三星杯没什么关系。
如果能有一个最喜欢的东西做为职业,那真是太幸福了,比如围棋。
可是,我上大学时才接触到围棋,注定今生只能是个棋迷尔。
最近,我的围棋水平好像涨了点,我杀mogo,采用中盘力战的方式,十拿九稳。
所谓,熟能生巧,我渐渐的领悟到了点什么。
尤其是看到tom围棋论坛上的一句手筋的口诀:一招两用,声东击西。
我觉得说的很好,其意义可以扩展到,一招多用,让对方顾此失彼。
效率之说也就是在于此。
还有中腹的问题,作战,方向等问题。
还有适当的弃子,这很重要。
还有对空的判断,比方对方围了大空,能有多少,你的空够不够。这都是很关键的。
高者在腹嘛,因为边角都知道该抢就行了,可是中腹该如何处理呢?而且还那么的大!
在未知的领域才是区别出高下的地方。

昨天,写公式总结,从ast二叉树,到模式代码。
我发现,二叉操作树确实是很深刻的东西。

我发现我对oo的认识,也比以前深刻了。
以前只是照猫画虎而已,现在我知道问题在哪里了。

好了到此为止吧。
插个图片玩玩。

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/144714/f7888b6b-0b29-3231-885e-9c7fc2a28d56.jpg[/img]
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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