总有一些人令人讨厌

     其实公司真的很小,上上下下就那么些人,领导的人数几乎占总人数的50%。本来就很可笑。最可笑的是还有人摆谱,以为自己有多大权力,只要一不顺心,就找碴把别人训一顿,有意思吗?

      我也不指望在这个公司有多大发展,能挣多少薪水。现实摆着呢。吾本一小女子,家里虽然不富裕,但是靠着有技术的先生,还有多年来要好朋友的提携,还是饿不着冻不着的。以前的老板给我打了两次电话,我知道意思,但始终没有点破。何必呢,不吃回头草。不过时间长了,反而有点念起原来的好。至少,在合适的位置上发挥着自己的特长,那种把事情当作自己的事业来做的体会现在找不着了。

      其实也不是我不想再新的岗位里踏实地做点贡献。无奈,有些人真的很次。有人说南方的男人小气,但是俺们这旮旯里的一些东北男人那叫一个小心眼。什么事情都怕别人知道了,了解了,遮着掩着,还时不时得挑点刺。

      算了,新年快到了。给自己一个鼓励。明年一定会更好的。这些猥琐的人是干不成大事的。俺们不屑一顾。

 

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、科研员及工程技术员。; 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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