2、Python编程入门:Jupyter Notebook与基础语法实践

Python编程入门:Jupyter Notebook与基础语法实践

1. Jupyter Notebook入门

1.1 启动与界面

Jupyter内核会在本地机器的8888端口监听Python命令。启动后,默认浏览器会打开一个类似如下的网页,这就是Jupyter仪表盘。在浏览器顶部的URL应该是 localhost:8888 或类似形式。若一切正常,点击右上角的“New”,选择“Python 3”。之后会出现一个活动单元格,可在其中输入Python命令。

1.2 笔记本基础操作

1.2.1 运行单元格

当单元格周围有绿色边框时,表明该单元格处于编辑模式。在此模式下,输入的内容会随着闪烁的光标显示在单元格中。若要执行单元格中的代码,需按下 Shift-Enter ,而非普通的 Enter 。此外,也可通过探索菜单和按钮选项来运行单元格代码。

1.2.2 模态编辑

Jupyter Notebook采用模态编辑系统,即键盘输入的效果取决于当前所处的模式,主要有以下两种模式:
| 模式 | 特征 | 操作 |
| — | — | — |
| 编辑模式 | 单元格周围有绿色边框,且有闪烁光标;输入内容直接显示在单元格中 | 从命令模式切换到编辑模式,按 Enter 键或点击单元格 |
| 命令模式 | 绿色边框变为灰色(或灰蓝色)边框;按键被解释为命令,如按 b 可在当前单元格下方添加新单元格 | 从编辑模

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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