毕业季--找工作季--担忧季

面对即将到来的就业季,一位即将毕业的学生表达了内心的焦虑与不安。通过参加招聘会体验到竞争的激烈,意识到需要提前准备,加强自身能力,在众多求职者中脱颖而出。

    看到师兄们都在全力的找工作,每天做各个公司的笔试题,不停的穿梭在各个面试地点,自己不自然也产生了很大的压力,如果是明年到了我们应该也是如此吧,到时候自己会怎样选择呢?如果自己特别想去的公司去不了怎么办?如果再严重点,不能按时毕业又该怎么办?

      跟着师兄去感受了一场招聘会,之前去的时候其实没什么危机感,一路上都是嘻嘻哈哈,等到了招聘地点,发现全是人,面对为数不多的岗位却全都是研究生,危机感瞬间降到心间,如果到明年是我在应聘,我该怎么在这群人当中脱颖而出,我凭什么能让人家在茫茫人海当中选中我?我到底能给人家提供什么?

      思考的结论还是应当在这剩下为数不多的时间里,做点事情,学点东西,至少有个能让人家看看简历的机会,至少有个能和人家面对面聊天的机会。别到了轮到自己的时候才觉得书读的不够多,知识不够多,才追悔莫及?沉下心好好学习,耐得住寂寞,沉得下心,别整天一副吊儿郎当的样子,厚积薄发。

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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