近一个月小结

从六一到现在将近一个月了。也代表着我们新的一月的开始。期间的一些问题和综合想写下来,保留作为以后的借鉴,所以就写了这次的博客。

现在回想下这一月的提前安排和实际的情况

任务每天都是提前安排的。以前有个习惯,只提前安排前一天的,不喜欢已安排就是一周的人物。感觉么,一天天的过收获大些。后来改变了,改成了一周周的安排了,甚至有些提前一个月了,超前好些。每天的人物被打断的次数,是不再范围内的,或与是还没有熟悉,安排的不够完善吧,看着旁边的那位美女一天天跑的很快,就请教她,指导我一两招了。就这么这么的完善了自己的一些不足。慢慢长大。

一周后接到老师安排的一个小的任务,做几个网页。从开始的不懂,到现在了了解。一段时间过去了。之后是师哥交待了一任务,网页做模板。这个可难住,再难也的做呀,都分配下来了,不能耽误时间呢。还好是完成了,不过不是很好。

从这两次的任务中,我了解了一些平时自己不太注重的问题,有人说,出去实习吧,实习可以学到好多东西,那些事在学校是学不到的。我说不然,那要看是什么了,像我们这样的,是要去做,在过程中了解自己有那些不足,那些是平时知道却一直在犯得错误,并不一定非要去公司实习,当然实习也有他的好处,可以接触些人,扩展世面。

通过这两次的练习。明白了一些潜在的道理

1做任务首相要有一个框架,就是首先要抓宏观,掌握全局观,不能一上来就扎到细节,这样很快自己会疯掉的

2命名规则,站点的命名尽量不用中文,要用英文或拼音,一看就明白的命名规则,如网页的开始界面,命名为menu。站点文件名 test等。

3文件切记不要放在桌面上,要放在盘符中的一个文件里。这样做的目的就是为了减少不必要的冒险。如果电脑忽然坏了,那么桌面的东西很可能就丢失了,当然也有找回的办法,这样花的力气就有些大了,还不如轻松放在盘符中了

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,并提供了完整的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整参数以适应具体应用场景。
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