[34期] 第二周学习总结

作者分享了在兄弟连学习期间遇到的挑战,包括调整作息以提高上课效率的问题,并对李明老师表达了歉意。文章强调了自我反省的重要性,并承诺在接下来的一周中改正上课嗜睡的习惯,提高学习效率。

时间过得真快 转眼间来兄弟连已经第二周了
想起刚开始到兄弟连的雄心壮志 到现在的状态 心里难免会很内疚
因为这两周以来的状态的确不太好。
记得在家里 学习LINUX 的时候很认真 每节课都仔细的记下笔记
为什么上课的时候就好困呢。。 可能主要原因还是在于自己吧。 没有及时的调整好自己的作息时间。
风油精 各种措施都上了 还是困得要死。
李明老师是一个很认真负责的老师 每次问他问题 他都是很乐于为学生解答 。
记得以前在论坛看过一句话 我们兄弟连的老师都是来学生们来兄弟连学习的 而不是让学生们来这里浪费时间
如果来这里是来玩的。 我想 各位兄弟们也没有必要来兄弟连学习了吧

我相信 ,通过我自己周末的调节与自我检讨;在下一周的学习肯定会摒弃上个星期的坏习惯。
在这里我特别要向李明老师道个歉 很对不起李明老师的教诲与批评。学习是要高效率的 。而不是比谁能熬夜。希望自己在下一周的学习里一定严格要求自己。把上课瞌睡的坏习惯改掉。!!!


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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值