下午去公司无聊了一下午

真的觉得是浪费时间,但是又不敢不去。
晚上回来在MSN上和LuoLu聊天,说起以前有一次我把她惹毛了,她要我买德芙给她吃,本来还以为买瓶可乐哄哄她就行了。突然觉得以前的日子还是很好玩的,她就说,原来你想这样就把我打发了呀。虽然那时也有很多痛苦无奈的时候,但青春啊,就是这样值得回忆。最后问她以后打算去哪里工作,她突然冒出个“北京”来,有点奇怪,不过对于她的行为举止,有点奇怪也是见怪不怪的,今天就是她突然来问我看过她新的那些照片没有,我说只看过一组,她却说有三组,我说觉得可能另外两组不如那组有趣吧,她就在那里说,是啊,看我看厌倦了啊,我¥%……×#¥没啥可以说的,然后开始扯。回家养小鸡小鸭,一直以来的心愿啊!最后两个人互相表达了一下对家乡的热爱之情(呕~~~)。
今后几天,要大概研究一下Scintilla的用法,文档太少了,有一个对所有消息的描述文档,还有一个简单的能直接HTML语法高亮的编辑器例子,最后能看的,就只剩下SciTE了,所以只好一边看原始消息文档一边看SciTE的源代码来参考了。谁叫我一心想在以后要做的东西里能加入一个可以支持关键字高亮,代码折叠和自动完成的代码编辑器呢。当然,这个东西的功能上,应该是目前同类中最强的,其它后续事宜,待定,等不了多久的,嘿嘿。
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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