我也来整两句项目感受

经过两个星期的艰苦奋斗,第一个项目终于做完了,感受颇多,相比以前做美工写html静态页面多了一些思考,程序思想来源于生活,一个功能要考虑多方面的问题
1.出于基本安全的考虑,地址栏值传递时候最好加密。
2.一些表单添加和修改时候的空值判断和类型判断、重复判断。
2.值传递时候要把关联的值和参数跟着传递。
3.删除数据时候要删除关联的数据和文件,防止垃圾文件存在。
4.中文字符串截取
5.在没有数据情况要考虑空值情况下页面显示情况。
6.站在开发者和使用者双重角色去开发项目。
很多功能块写的时候不是太熟练,还的看下其他代码才能写出来,都是平时练的少给害的,所以以后要多练.

从小语文不好,就写的了这么多了!
附上项目截图秀一个


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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调参数以适应具体应用场景。
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