开发随笔(20120430)

打破沙锅问到底

最近从一个同事这里受教了,发现了一个问题,会很不停地去搞明白为什么如此,应该怎么去做等等。

这也是一个知易行难的道理,比较空闲的时候这么去做当然没什么问题,问题是比较忙,事情多的时候,还能坚持,这个就是“打破砂锅”指数比较高的情况,我们就是需要这种高指数。


开阔眼界

这一点其实也是打游戏时候遇到的,玩游戏真是很棒的一件事情,它可以在几十分钟内完成一个周期(而不像项目一样要几年这样),在这样的浓缩实践周期里面可以学习很多东西。

我们需要真正的谦逊,那种礼貌性的可有可无,而真正的谦逊需要真实的知道自己还差很远。

而这,就需要有开阔的眼界,需要去遇更好的player,不停地发出“我靠,还可以这样做的”,“还可以这样设计的”,“还可以这样思考的”。。。

开阔眼界,才能带来更大的动力,更明确的方向。


神技:分而治之

知易行难,真正用好还是需要很多思考和实践的。

把分而治之用好了,就可以更快的处理自己原来处理不了的事情.


Nice Music&Environment&High

在一个无人打扰的环境里工作的重要性要比想想象的更大,这样的情况下编程完全是一种享受,尤其是能够放最棒的音乐的时候(现在我发现相当喜欢的音乐都是在youtube上的),唯一的感觉就是:It's super cool! I love programming, I love gamedev!

而你应该把自己放到这样的状态中去,或许简洁优雅的代码是不会帮助项目的,但是写出这样的代码却让你无比享受,那么你应该这样做。

因为这才是你真正想做的。

而且这样你就更high,你会处于一个更强大的状态,更快的做出更好的设计,写出更加高效稳定的代码。

如同禅修程序员中所表达的,此时此刻,把手放在键盘上,敲击优雅的代码,才是真正的享受,建造一个超级棒的程序和游戏本身既是一个超级cool的过程。

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Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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