在北京这样的城市你保留了多少自己?

本文探讨了个人在面对现实挑战时如何保持初心的问题。作者反思了自己在职业生涯中的变化,并思考是否还能像过去那样为了信仰和亲人付出。同时,也提出了为什么我们会鼓励他人坚持理想,而自己却难以做到。

曾经自己的梦想你忘了吗?

出来有些日子了,我总在想迟早一天我会回去,然而我会改变我的想法吗?那时候认为我是有底线的,至少我静下心来有那么几个人,他们藏在我内心的深处,平时不曾提起,只有在自己独处的时候会从底层把他们翻出来,独自分享,在北京这样的大城市,每天都发生着很大的变化,况且我们搞it的,要比别人更早更及时的接触很多新的消息,好的坏的,我们无时无刻的在学习接收各种新鲜东西,我也开始变化,之前认识的提倡的很多东西不去做了,甚至于之前的打算做的很多事情,现在不愿意甚至去做,我们会说,现实和理想不一样,时间在变我们也都在变,然后我们又发现,有个小伙子跟我们当年的想法或多或少一样,就感觉特别的亲近,特别的想鼓励帮助他,让他去做想做的事。

话说换我们自己为什么没坚持到底,却要鼓励别人去做,我们有时候甚至会做的更严重,比如去给别人灌输我们自己的想法,甚至观点,甚至见识,更自以为是的说怕让他们多走弯路,很多时候我们猜测我们的提议是对的,可能也会正确的预见到别人的结果,以证明自己是对的,去让别人听话,反而我们常常后悔没有去做某事觉得不应该。

曾经我们是否觉得有很多事情值得我们用生命去维护,现在我们变了吗?还是我们认为我们肩负了别的责任。。。

曾经的自己还有多少?还会为了一句不经意的承诺去拼搏,还会为了某个知心的朋友去上刀山,下火海吗?还会为了回家请假吗?还会像之前想的那样为了父母亲人的一点点高兴或者幸福去做适当的让步吗?会像早些时候那样回答和谁谁谁最亲吗?你变了吗?还是你爱的人,你亲的人变了?


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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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