离开乔布斯的日子

因为怕人多,这个国庆长假哪儿也没去,每天只能呆在家里上网、看电视或发呆。本来想平平淡淡地过上七天,安静地看看中网,但这个世界注定不太平,天天都有让有闹心的事儿。这不,苹果刚发布完iphone4s,大家还在为iphone5吵个不休时,乔布斯同志就永远地离开了我们,有人说天上的也喜欢iphone,所以就把他先叫过去了。

我虽然不是果粉,但也很喜欢它的设计,只是因为经济条件限制,也没有卖肾的勇气,所以没机会拥有,仔细地把玩。但乔布斯带给世界的变化是每个人都躲不掉的,比如对触摸屏的应用,完全地抛弃键盘,将触摸功能发挥到极致。

“亲戚或余悲,他人亦已歌”。虽然小米手机在官方微博上发布的“不当”言论已被删除,但现实就是现实,这可能正代表了股沟、诺基亚、三星、微软等等,这一堆竞争对手的心声,估计得长出一口气了。

万众期待的爱疯5最终没能在乔布斯生前发布,但大家都相信早晚要出来,但那还会是大家心目中的爱疯吗?不知再也没有了乔布斯的苹果前途又将如何,离开乔布斯以后,移动互联网世界又将出现怎样的格局,做为旁观者只能把眼屎擦干净,然后等待了。

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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