随想

来北京半个月了,不知不觉已经过去了15天。从开班到现在,没有学习休息之分,来到兄弟连,怀着梦想,开始自己的编程路。
朋友都说,编程是条不归路。
的确,编程是条不归路,让我不能自拔,经常为了达到某一个目标没日没夜的,那一刻,我们忘记了时间,眼里只有那些代码。
开班第一周,是html基础。
说是基础,但也不能马虎,俗话说的好,没有基础哪来的未来。那段日子,各种标签,各种属性值都萦绕在我的脑海中,一度达到走火入魔。听寝室的兄弟说,某夜梦中我还在奋斗,width赋值,float浮动。
上午上课,其余时间自习,完全靠自己把握。兄弟连学习气氛不是一般的好,想偷懒的心早飞到九霄云外了。
第二周,php相关基础,语法,定义,循环结构,对我来说是那么的生疏。
每天做完了复习就开始敲书上和课件上的代码片段,很多的不懂慢慢变得清晰。比如99乘法表,主讲师,把他变来变去,真“神奇”。课上稍微出点小差,下个得自个儿琢磨了。一步步的变换,虽然花了2小时,但是很值,至少我懂了。该记的东西不少,都是为了后面项目,坚决不能落下。


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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