我的blog进入了google搜索前十名

作者通过Google搜索偶然发现自己的旧博客vulgarblog仍能在搜索结果中被找到,对此感到十分惊喜并表达了对已不再更新的该博客的怀念之情。

这篇文章说的是我过去的blog:Smart: vulgar blog,它现在被“墙”了,我顺便再次纪念它一下。

今天我要上蔡志浩的Taiwan 2.0,便从google上直接搜索“蔡志浩”三个字,从第二个地址找到了我要的Taiwan 2.0的地址。我有个习惯,就是搜索完词语后喜欢向下看看还可以搜到那些页面,一般这些页面就是对我要找的关键词的评价。不过这次映入我眼帘的是第九个结果,标题为:“Smart: vulgar blog: 蔡志浩:网络上的耕耘者”,这正是我去年七月份首次浏览蔡志浩的blog后在自己的blog上发出的感慨。

俗气的想想,这是什么概念呢?也就是说搜索蔡志浩的人有很大的可能会上我的blog看看这个“Smart”对蔡志浩的评论。对我来说,尽管这并不是我写blog的目,但自己的网站可以出现在Google的搜索结果中,不能不让我兴奋。看到这个搜索页,我不由得怀念起我的“vulgar blog”来。

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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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