青春畅想曲

现在是元旦节,凌晨2点,刚处理完事情下班。两个2B青年在公司调账,入驻。晚饭没有吃,同事开车去吃了KFC。一路上到处洋溢着节日的气氛。一路上我们都没有说话,收音机里放着北京,北京.心里想的太多。也许这就是青春。

此刻,世界都睡了,今晚,有两个人相拥而眠,有一家人坐在一起看着跨年演唱会,有一群年青人在外面彻夜狂欢。不过,也有些人,前台小伙子,出租车司机,KFC服务员,还有我。都在这个元旦,新年第一天,开始为社会贡献自己的力量,行使着社会责任,虽然说是赚钱,但也是为社会生态链提供保障,借用某电视里的一句话革命只有分工不同,没有高低贵贱之分。虽然我们在不同的社会行业,不同的角色,做着不同的事,承担着不同的责任,领着不同的薪水。但是我们都是这个社会不可能或缺一个链路,一个导体,一个对象。也许我们做的是重复的事,繁琐的事,也为了这些事失去了另外一些在想象中很美好的东西。我想说的事,那些想象固然美好,可我们活在当下。活在当下,当下我是一句程序员,在一个部门,一个角色,负责一个系统,那么我就要把这个平台,这个角色,这个部门,这个程序员做好,可能很加班,可能很烦锁,不过还是要干下去。就像某电视里面说的,抗日战争,国军连连败退,可还是在正面战场是坚持,哪怕是输也还要打,因为他们代表中国,是国军,代表的是全国人民的抗站意志,代表的是中国人的抗战决心,他们不能像共党一样打游击,必须是阵地站,虽然代价惨重,也要这样做。我们每个人又何偿不是,在其位,谋其政。

2014年,我们继续努力,我的青春不迷茫。明天,继续出账。

附上两个2B的青年




 

祝大家新年快乐。马上如意
 

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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