博客园T恤内部泄漏版(附图)

展示了一款博客园内部泄漏版T恤的设计图样,包括前幅带有金色装饰细节和后背简约的文字设计。这款T恤目前处于Alpha测试阶段,欢迎大家提出改进意见。
<h4>看完图再说</h4>
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<img alt="博客园T恤图1" src="http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/justinyoung/2008_2q/cnblogs_ts1.jpg"><h6>领口和下摆竟然有金色的“蕾丝”边?太华丽了吧~~~</h6>
</div>
<div class="floatMPic">
<img alt="博客园T恤图2" src="http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/justinyoung/2008_2q/cnblogs_ts2.jpg"><h6>后背简约而不简单,就是感觉字太靠上了一些 囧rz~</h6>
</div>
<h4>现在说两句</h4>
<p><strong>注意:</strong>这个只是内部泄漏版,并不是最终决定版,连个Beta版都算不上,最多算个Alpha版。所以大家如果对T恤哪里有不满意的地方,请尽快跟贴留言。 </p>
<p><strong>另:</strong>不要说对T恤很满意,但是对模特很不满意的话,坚决不予受理。因为俺老婆说了,除了“胖了点”、“矮了点”、“牙黄了点”、“人丑了点”、“普通话说的差了点”、“人懒了点”、“啰嗦了点”……(根据需要,时刻更新中) 以外,没有什么缺点 囧rz~。所以俺听俺老婆的,就不做大幅度的整容了。</p>
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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