20、《Emacs编辑器使用指南:常量、缩写、宏与键映射》

Emacs编辑器核心功能详解

《Emacs编辑器使用指南:常量、缩写、宏与键映射》

1. ~/.emacs文件中的常量

在~/.emacs文件中,常量是常用的元素,主要有以下几种类型:
- 数字 :以十进制形式书写,可带初始负号。
- 字符串 :Lisp字符串语法与C字符串语法类似,使用双引号(“)来开始和结束字符串常量。
- 字符 :Lisp字符常量语法由一个?后跟一个字符或一个以\开头的转义序列组成。
- :t代表“真”。
- :nil代表“假”。
- 其他Lisp对象 :在Lisp对象前加单引号(‘)。

2. 按键缩写或缩写词(Abbrevs)

按键缩写(Abbrevs)类似于普通语言中的缩写,当你插入一个缩写词时,它会扩展为预格式化的文本字符串。例如,你可以将“Bob”定义为缩写词,扩展为“Better off built”,这样在输入“Bob ”时,就会在缓冲区中插入“Better off built”。

有两种缩写功能:
- 普通缩写 :用户自定义缩写词的扩展方式。
- 动态缩写扩展 :通过显式命令,根据缓冲区中光标前的字母,查找以这些字母开头的其他单词进行扩展。

缩写词只有在Abbrev模式(一种缓冲区局部的次要模式)启用时才会扩展。禁用Abbrev模式不会使缩写词定

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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