IBM实习日记——5.5

昨天是青年节,但是觉得自个在前天特别青年,去了草莓音乐节,许多乐队、老外、美女等,喝啤酒和果汁,拍摄,流汗,和着节奏一起跳,一起唱,一起思 考、回忆和憧憬。上班的时候还专门和Huhao交流了草莓音乐节的事情,他是第二天去的,很喜欢瘦人的现场,用他的话是“瘦人是老炮了”~在上班的时候有 几个兄弟姐妹有共同的爱好绝对是一件好事情,上班的生活会充实很多的。

上午进行了开发,自己心里还真是要重新审视一下自己 了,都是做开发的人了。。。其实很水,只是写一些Java和JavaScript,虽然咱是被喻为在IBM唯一一个做技术还不会JAVA的实习生,但是学 习能力还是在大学四年中培养的不错的,我想这中间有相当一部分需要归功于我遇到的一批不敬业的所谓“老师”。正经一点说,在这些天看开发的时候也觉得平时 的自学能力的培养也是需要用心的。即使在DevelopWorks上进行发问也要会问聪明的问题,这也是自学能力的一部分。Lihao 的机器上午Down掉了,害得他一上午只能在HelpDesk那边等着IT部门帮忙装。这也是大公司的一个管理规定,一切都要正版。要是在自己的实验室或 者寝室,自己随手弄个什么盗版XP装上也就了事的。而且用个MS OFFICE、WINRAR、FLASHFXP还需要申请KEY,麻烦。

在自己的Blog的来访日志中发现一个人把我的BLOG和王斌师兄的ARMChina都作为了友情链接,于是自己心血来潮给那个博主发了封Mail,中午人家很热情的回复说是北航的,03级北邮毕业保送过去的,这也算是认识了一个朋友,挺开心的。

下午开了组内的小会议,确定了周六加班的事宜,正好准备周五下午请假回学校办事,这样在薪水方面就可以有一个补偿了,周末双倍工资~

下班的时候几个实习生一起去汉王打球,很开心,上班的色彩也是从这样的活动中体现出来的吧。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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