[开源世界]Python T恤已经上市发售

今天徐继哲在邮件列表中通知Python T-Shirt已经开售了,明外还有部分人(包括本人)有赠送,这样我就有三件了,赶紧今天把钱汇了过去,等着收货了。大家也想要的就加快吧,可是限量啊,450件,其中包括预定的和赠送的,剩下的可就不多了,还有大概200多件可以抢购。一件59元。邮件内容转贴如下:


大家好,

之前策划的Python T恤已经上市发售,请登录 http://www.zeuux.org/fashion/
fashion.cn.html#fashion-python购买。由于我们很难准确核对购买者和预定者,所以建议预定的朋友
<wbr></wbr>抓紧时间购买,以免出现
断码等情况,影响你的购买。另外,这些照片是8月7日晚上拍摄的<wbr></wbr>,摄影技术一般,灯光不好。实物要比照片好。

我们原计划在8月15日发布Python T恤,经过努力,我们提前一周发布了,今天刚好是2007年8月<wbr></wbr>8日,是个吉祥的日子,不管是巧合还是天意,
希望大家能够喜欢Python T恤,将Python发扬光大,创造更多的奇迹!

ZEUUX Project的主要目标是推动自由软件运动发展<wbr></wbr>。为了鼓励一些杰出朋友对于Python的贡献,经ZEUUX Project和部分资深
Pythoner的讨论,向下面各位对Python在中国的发展<wbr></wbr>作出贡献的朋友每人捐赠一件黑色"苦短"版T-shirt<wbr></wbr>(http://
www.zeuux.org/fashion/fashion<wbr></wbr>-python-kuduan-black.cn.html),请以下各位朋友与我们联系( http://www.zeuux.org/fashion<wbr></wbr>/order.cn.html),以便我们将T恤发出:

# Z.Q
# 沈威
# Junyong Pan -- 五年如一日的坚持 Zope/Plone 并独立壮大起来
# Limodou -- 在Python 世界遨游,并不断留下成品的绝对第一行者!
# Robert Chen -- 直入Python 源代码的行天者
# Glace -- 中蟒的缔造者,不论评定如何,这是开天辟地的功底了
# 杜文山 -- 从Zope手册到baow.com再到dohao.org 折腾了多少重量级的东西出来哪
# HD -- 勇敢的在主流媒体公司竖立Python 大旗,给多少Pythoner 提供了饭碗哪............感动!
# 阿北 -- 独自使用Python 创业成功的神人
# Osmond Liang -- DIPy 5.4 工程领导者,至今最大部头的社区中文翻译作品
# March.Liu -- 系列官方教程中译版本的作者哪!至今最大部头的个人中文翻译系列<wbr></wbr>作品

最后,如有不当之处,请大家海涵,有任何建议和意见,请与我联系<wbr></wbr>,也可以和BPUG大妈ZQ联系,他会将各种意见反馈给我。


徐继哲
zeuux@billxu.com   http://www.billxu.com
ZEUUX Project   http://www.zeuux.org
1195218.aspx
limodou?i=ofqUJ2Cu limodou?i=iO6Gdx5q limodou?i=L9qAnL3k
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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