凡人歌

不怎么关心娱乐圈,可是不知媒体最近怎么关心起李宗盛和林忆莲离婚的消息,而恰好又被我看到。

本来娱乐圈的分分合合,太过平常,尤其需要炒作的后起之秀有那么多,每天要是没有哪个分分合合,关系娱乐圈的广大人民群众和媒体估计会总觉得少点什么。

可是,不巧看电视又看到李大叔唱起《凡人歌》。

突然觉得很有讽刺意味。

凡人歌,看着大叔那么大年纪还唱起这首歌,不知他心里是什么滋味。

也不知道这首《凡人歌》是写在和林阿姨分开之后呢,还是分开之前呢?推测一下,估计是之前。可是,即使唱起这样一首歌,大叔恐怕内心也是五味杂陈。恍惚记得大叔还是个作词人,也许这首歌就是大叔自己作词,不知当时作词的时候有没有想到今天的结果。

你我皆凡人,生在人世间;
终日奔波苦,一刻不得闲;
既然不是仙,难免有杂念;
道义放两旁,利字摆中间.
多少男子汉,一怒为红颜;
多少同林鸟,已成分飞燕;
人生何其短,何必苦苦恋,
爱人不见了,向谁去喊冤.
问你何时曾看见,
这世界为了人们改变,
有了梦寐以求的容颜,
是否就算是拥有春天?

你我皆凡人,生在人世间;
终日奔波苦,一刻不得闲;
你既然不是仙,难免有杂念;
道义放两旁,把利字摆中间.
多少男子汉,一怒为红颜;
多少同林鸟,已成了分飞燕;
人生何其短,何必苦苦恋,
爱人不见了,向谁去喊冤.
问你何时曾看见,
这世界为了人们改变,
有了梦寐以求的容颜,
是否就算是拥有春天?

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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