机房收费系统——进度

机房收费系统进度

到今天,机房收费系统已经做了将近半个多月了,这段时间是我收获最多的时候。以前VB的基础很差,几乎不怎么敲程序,感觉自己也敲不出来,在面对机房收费系统的时候还是满怀恐惧的,我会问自己,我行吗?

很多人都鼓励我让我走下去,那时候就硬着头皮开始敲窗体,在敲代码的过程中我都觉得自己菜的不行不行的了,都不好意思让别人看。根据学生信息管理系统,我敲了一个模块一个登陆窗体,然后建了一个user_Info表,在运行登陆窗体成功后竟然那么开心,兴奋了好一阵子呢。我觉得,我已经开始小菜的幸福生活了,只要我肯用心,多菜都会有成果。

有困难是好事,说明我又有了学习新东西的动力和机会。

在敲窗体之前,都会很细心的去了解窗体的各项功能,然后抽表,建表,去实现功能,这期间改改停停,慢慢的也就开始有了自信,每次对功能的熟悉,就有新一步的进展。

敲完上下机的主窗体就剩下账单和上下机情况的查询了,希望能在以后的日子里收获更多...

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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