杂记——见人急路于夜,未助,心痛。

作者自述从小到大的感伤性格,即便成年后仍因他人的困境而自责。一次夜归途中,目睹一位急切奔跑的女子,虽未及时援助,却在事后深感懊悔,决心未来面对类似情况时勇于伸出援手。

        我是一个容易感伤的人。

        从小时候起,我就经常因为被别人欺负而哭鼻子,我妈因此经常训斥我。但直到长大,我依然没有改掉爱哭鼻子的这个坏毛病。看感人的电影时,会流泪;受到委屈时,会流泪;想到家里的奶奶时,更会流泪。就算到了现在,当我看到别人伤心、受苦的时候我也会心里难受。

        今天,跟同事骑车回家,无意间撇到右边路灯照不到的树阴里,有一个背包的人在踉跄奔跑,她和我的方向相同。看到她的第一眼,我就仿佛感受到了她内心的急切,感受到了她沉重的脚步。然而,下一秒,我就开始怀疑自己,她是不是仅仅是在夜跑,她会不会拒绝我的帮助?她······?没等我得出结论,我的身体同车子已经快速地从她身边驶过了。此时的我仍然在猜测她是不是仅仅是在夜跑,然而下一刻我就开始自责了,同时,她急切的身影也从我的眼里跑到了我的脑海里。我开始自责自己为什么没有下定决心去帮助她,她一定是有很重要的事情要去做的,我是不是应该回去问下她?然而,在我的犹豫与自责里,已经又驶过了一段路了。拐了个弯,我的心里就慢慢的只剩下自责了。怀揣着满怀的愧疚,心里很酸,我下定决心,下次遇到这样的人,一定要帮助他。

        就这样我回到了小区,回到了家里。心里的酸楚随着时间在慢慢的变淡,脑海里奔跑的身影也在随着其他事情的涌入而慢慢的逝去。但是这件事情确实一定要记下来的,我下定决心,今天一定要把这件事情记录下来!

 

        —— 当我在写这篇杂记的时候,她的身影仿佛在随着我每次字符的敲动,慢慢的从我的脑海里流入到了这篇文字里。当我完成这篇杂记的时候,她的身影已经在我的脑海中几不可寻了。

 

                                                                                                                                                                (图片来源于网络,侵删)

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、科研员及工程技术员。; 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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