初来兄弟连的感受

在论坛潜水也有一个多月吧,今天终于有机会发帖了,哈哈。希望大家多顶顶贴,顶顶更健康。
之前看过一些师兄的帖子,总感觉有的时候有点假,到不了这种程度。不过现在到这也有一个多星期了,自己真实感受到了这种感觉。
在这里学习气氛真的很强,大家都在一起努力,为自己的理想或目标。李明老师有句话说的特别对“带着你的目标过来”。为了这个目标,你真的会很
疯狂的学习,这些天基本都是12点以后睡的,开始还有些不适应,不过现在已经融入到这种气氛当中了。
在这里,我结识了来自五湖四海的朋友,大家都很热情,互相关心,互相帮助。李文凯老师讲的课时灰常经典,仅仅是html这部分,我就学会了好多新的知识,以后估计会学到更多。在这里,你学的不仅仅是技术,更多的是职业素养。老师教的很耐心,同时也很风趣,会让你在快乐中就把知识学会。
有的同学可能因为0基础或者是跨专业,一直在纠结。其实这些都不用但心,只要你努力,跟着老师的思路走,这些都不是事。在这里,好几个老师都说过同样一句话,那就是没有学不会的人,只有不努力的人。
四个半月的时间很短,大家都很珍惜,所有人都很努力,要说是什么程度,这个还真不好形容。跟高三的人比,他们基本就是浮云了……
由于时间比较有限,小弟暂时就写到这里。
真心祝愿所有的兄弟姐妹都能顺利完成学业,早日找到自己满意的工作。希望凯哥也能早日找到另一半,哈哈。希望我们组战火兄弟会的兄弟们一起努力,不抛弃不放弃,顺利完成学业。
小巍,哥很看好你呦,一起加油哈!


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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