世界杯期间离职……

来深圳时间不长,但是很错误的进入一个外包公司待到现在, 期间也曾自我安慰的说,好好干,还是有发展的。但是发现,完全不是那么回事, 平时游离于公司与客户之间,借用客户公司的一个同事来说, 干好不干好,其实都是一个样,损失的是自己的时间和职业发展, 于是乎, 下定决心辞职。(我并非说外包不好,也许各人的感觉不一样,起码在我看来, 还是缺少一份发展的动力与一份安全感的。)

对于自己来说,我并非科班出身,但是我自问挺努力, 能力也获得了客户的认可,对于前途, 我想应该更看重一个有长远发展的平台,能对自己的路有一个清晰的规划,而非今日不知明日在何处。
这段时间属于世界杯,也属于我个人的休整时间, 真好利用这段时间,我想应该要好好总结总结,开始下一段路程, 准备在最近一段时间,将自己以前的大部分知识总结总结,并发上je,与JE上的朋友分享分享 ,嗯, 那么就从JAVA并发 开始吧……
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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