linux的界面系统还是很不靠谱阿。

本文记录了作者将开发环境迁移到Ubuntu后的体验, 特别提到了鼠标操作和默认输入法快捷键的问题, 并分享了一次关于Kaffe虚拟机移植的讨论。
自从把开发环境全部迁移到ubuntu以后。很少点鼠标右键了。不过发现ubuntu一个很扯皮的地方。鼠标右键具有和左键一样的单击功能。。。
所以在使用UI的时候要特别注意。不然一会不晓得点了啥东西。

还有就是默认输入法快捷键和eclipse自动补全有一次冲突。改成其他快捷键后,不知道点到啥了,输入法地方变成这样。一个红/。(linux下不好截图,算了)

也好,逼得你去命令行下玩。

下午一同学问我移植过虚拟机没,我一下被震慑住鸟。。。他准备把一个叫Kaffe的开源VM(支持java)移植到他们的机顶盒上。
主页是 http://www.kaffe.org/
最近在看C的东西,希望能分点活路来做。
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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