兄弟们,珍爱生命,远离非主流的女孩

作者在车间工作中遇到了与年轻同事沟通的问题,感觉存在明显的代沟,尤其是与90后的员工交流困难,认为部分同事缺乏教养,决定将注意力集中在个人工作上避免无效交流。
因为原来没有在这样的车间工作过,现在突然发现自己与这样的90后的人真的是有代沟了,与那些低能儿没有办法交流了,是我现在的工作中的麻烦的问题,给他们(她们)说话,真的是在对牛弹琴是一样的。这个工作最多做一个月的时间吧!
特别是这里的女孩,已经让我产生了很烦的感觉,几乎没有不大叫的。一些没有教养的人,真的是比较粗野的家伙,这些让我明白了。就是你不要试图在牛的面前展现你的优美的琴声音,这就是传说中的对牛弹琴。从今天开始不再去理会这样的事情,把自己的精力用在自身的工作上,让那些傻逼想说什么就说什么去吧!不让一些傻逼耽误了自己的事情,打断了自己的思考,这样的话是得不偿失的做法。
兄弟们,你热爱自己的生命吗?那就从现在起,远离那些傻逼的女人吧!
傻逼女人是被小混混和有钱的人糟蹋蹂躏的,如果你不是就远离吧!
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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