我大四了,oh,我要毕业了 _随笔

一位大四学生分享自己放弃系里安排的集体实习,在提高班专注技术学习的经历。面对即将到来的毕业,回顾四年专业学习及提高班经历,强调实力的重要性。

我们参加提高班学习的这六个人没有去系里安排的集体实习,而是留在机房继续为实现自己的梦想而努力。

我今年大四了,系里安排的课程很少,唯一的两门课,也已经交上论文就ok、停课了。所以,像我在QQ心情上所写的“我的寒假生活开始了... 也可以说,wo毕业了”,的确是这样子的,明年前半年都属于自主实习阶段,我肯定还是在提高班里学习的,至于实习笔记,那个东东也是很好处理的。在明年5月份做好自己的毕业设计(在线答疑系统),审核通过,那么自己真的就是从廊坊师范学院毕业了,我的第一个大学就毕业了。

想起很多,想起四年的专业学习、想起提高班的这这那那,宿舍、同学的种种。其实神马都是浮云,这个社会,一个人的实力才是生命力。有的时候,真的很无奈,因为自己很现实,现实的那么苍白。而我依旧有颗童心,有着感恩。人总是矛盾中生存,万物都具有两面性的。

现实的脚步很快,提高班的进度也很快。我想,这样也许才能够跟得上发展吧。5期的师哥还没送走,8期的同学却已经来了,感慨啊、感慨米老师,你怎么这么大能耐呢。羡慕啊、羡慕米老师,有追求,执着,为什么我就做不好呢。

摸索,两个字总结了我在提高班的学习。我还在调整自己的学习方法,摸索中去慢慢调整。现在6期手头儿的项目有YH收银和校园支撑平台,前者已经商业化,总是在修正中不断前进,雪球就是这样越滚越大的嘛,后者还在实现阶段。摸索,我们还很嫩,但总是会成熟起来的。

以前听路边下棋的大爷说过,想做好就要从手里这步(棋子)开始。

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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