09年学习计划

多元技术栈学习计划
近期学习内容:
1、JVM及性能测试
2、Swing
3、PV3D以及Flex
4、Python以及Django
5、Erlang
6、测试驱动开发(敏捷)

具体学习计划:
1、上班时间Swing及JVM和性能测试学习(工作没办法)
2、每天1个小时Python(Django)
3、每天1个小时PV3D及Flex
4、每天抽1个小时学习Erlang
5、每天抽半个小时熟悉一下测试驱动开发

原则上每个技能一个小时,其中Erlang、测试驱动开发和Python的学习为上班时间,不超过3个小时。时间定位早到或者晚走,或者中午的时间。其他上班时间为Swing相关的。PV3D及Flex相关的学习为在家时间。

Swing的学习试工作需要变化。

并做好学习笔记。
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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