我的创作纪念日

技术博主的成长与分享:Linux与Bash脚本的点滴

机缘

  1. 记录技术之路中的点滴
  2. 总结日常中的感想
  3. 以文会友

收获

  1. 收获了11K粉丝的关注和支持
  2. 阅读量突破了100W+,近2K的收藏和点赞
  3. 认识了很多行业内的大佬

日常

1.虽然我的内容产量不高,但每次Blog都是来源自切身感受,与自己当前所做的事情密切相关的
2. 对于如何平衡工作和写作,我认为,时间就像海绵里的水,挤挤总是有的


成就

1.最有成就感的代码是一行bash脚本,功能是删掉压缩包解压后的文件

$ tar -tf big-bag.tar.gz | xargs rm -rf 

2.阅读量最高的一篇blog是Linux动态库常见问题之-“cannot open shared object file No such file or directory“的解决办法,总的阅读量接近10w
3.最精彩的一篇blog,我认为是我的Linux名片


憧憬

未来,我会继续在Linux这片热土深耕,记录成长中的点滴,与优快云共同成长。。。。。。

Tips

  1. 您发布的文章将会展示至 里程碑专区 ,您也可以在 专区 内查看其他创作者的纪念日文章
  2. 优质的纪念文章将会获得神秘打赏哦
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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