2010-07,踏实做事,做大事,成大事(激情燃烧的七月$一)--踏实做事从现在开始...

本文分享了关于如何踏实做事、提升执行力的心得,并强调了在自然环境下工作的益处。同时,作者设定了2011年底购房的目标,以此作为家庭责任感的体现。
1、踏实做事要从现在开始,记录下自己每天做成做好的事情。不要一天过去了,不知道自己做了些什么,也不知道自己在做什么。
  以做事为中心,在做事中提高规划的能力。(6.30)

2、凡是战略都是专注,凡是执行力就是坚持。 (6.30)

3、被提升的条件:一、连续不断的拿出成绩;二、被三类人认可,直接领导,下属团队,根工作相关的人。(7.2)

4、空调是健康的杀手。在空调下面工作后,下班就像生了一场病。所以在进入空调房间的时候一定要注意了。需要在大厅里面缓冲一会。
  不要把空调房间当作好的工作条件。因为在不知不觉中会把身体搞坏。
  在自然的环境中,对身体是最好的。但是在自然的情况下,容易变的浮躁。要克服这样的缺点。要喜欢自己的出租屋,把我的出租屋打造成最好的工作场所,甚至比在单位的状态还要好。
  其实我的真正突破应该在自己的空间里面,好好的打造自己的发展空间吧。(7.3)

[b]5、2011年的年底买房子,这个是我给自己下的死命令,也是作为父亲的承诺。当媳妇问我有什么打算的时候,我说到2011年的年底买房子。
  虽然现在的能力还没有那么强,而且是差的有点远,但是这个是以后生活发展的唯一可行的安排。这个是命令,是责任,更重要的是尊严。是作为丈夫和父亲的尊严。
  我在努力奋斗和争取,争取在这两年里面的大的发展和进步。(7.5)[/b]

6.今天是我到家的第四天了,很希望宝宝在今天出生。但是等到现在了,还是没有任何的动静,所有的方法都尝试了。没有办法让宝宝出生。
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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