金山词霸2005,郁闷……

WinRunner与金山词霸2005安装使用经验
博主分享了WinRunner和金山词霸2005的安装使用情况。WinRunner安装耗时小半天最终成功。金山词霸2005在局域网使用存在问题,同一网段装两个以上会提示买序列号,总结出局域网内装2个以内可联网用,第三个需拔网线打开再插线使用。

今天比较傻,装了一个winrunner用了小半天, 不过好在装好了,踏实了一下~

后来又装了一个金山词霸2005,那叫一个烂!!!

同一个网段里面要是安装了两个或者多个词霸2005的话,会提示让你买序列号……郁闷,可是如果你要是把网线拔掉,再开金山词霸2005是没有问题的,打开后再插上网线可以正常使用。

后来我总结了一下经验,局域网里面使用最好就装2个以内,第三个装了只能不联网使用;如果第三个想使用金山词霸的话只能拔掉网线,打开词霸后,再插上网线……就ok了~

恩,一会写一个WinRunner安装注册时候的简单说明。

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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