我错过的一些机会

作者回顾了从05年到08年的大学及研究生期间错失的各种学习和发展机遇,包括课程设计、考研选择、实习经历等,表达了对自己当时未能充分利用资源和机会的遗憾。

05年上半年:
没有好好弄一下课程设计,学点东西。当时住在lx家,完全可以跟他学非常多非常多的东西……当时根本没有做好找工作的准备,内心世界还是逃避现实的,没有上进心,没有竞争意识。
05年下半年:

考研,选择了本校..现在研究生找工作了才发现自己学校的计算机的差距。

06年上半年:

考研成功,完全没有心思去弄别的东西,整体沉迷在网络中。这时候也在lx家,错过了最好的时机……

06年下半年:
参加学校社团的东西太少了,学习也不用功,跟本科一样混日子

07年上半年:

没有好好跟着外教学好英语,没有进实验室占位置,一直跟师兄师姐们没什么交流的机会。
07年下半年:

没有主动去找导师做点东西,lx的建议是借着导师的职位做一个学校的web2.0的应用,因为qd的原因,想着跟导师学点网络的东西,但是自我借口自己学点东西,呆在寝室里面混日子。某公司的实习机会没抓住,自己没表现出诚意和决心,很容易进的。
08年上半年:
在五道口某公司的实习,没有好好抓住机会,自己也有点朝三暮四…中关村某公司实习机会没抓住……后来在西三旗某公司没跟同事处好关系,自己交际能力太差了。

08年下半年:

没有好好准备找工作的事情,也没有及时调整自己,刚开始太放松后来又很紧张,总之,没全身心投入到找工作这项事业之中。好几次机会都错过了。想起来就想撞墙!

 

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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