朋友等我亮剑

  知道你很忙,现在你已是一个不折不扣的
社会人了,但我坚信,你还会容忍我这书生的
幼稚,只想借你一分钟,  
来关注一下我这个爱情颓废人想法。
    上小学时老师就说,要立大志,
长大做国家的栋梁,就这样,我们
又经历了初中,高中,大学。
现在,都而立之年了,也没有成为什么栋梁。
好吧,那就算了,做好自己,可以了。
于是我许下了,承诺,我要去找你,对自己说:
无论天涯海角,我都会前进。不管过了多久。
无论你是否还为我停留,我无怨无悔。
因为,只是希望你幸福。
    可现实是那样的残酷。
现在还是,不能为你做什么,因为,我还没有什么资本。
不能给你幸福,快乐,于是我逃跑了,惶恐了,懦弱了。
给我点时间,可以吗?一年···毕业就好。
让我,有了自己的空间,时间,让父母不再为我担忧。
学校虽然不能给我什么荣耀,但是我会努力,拼搏的,
用自强不息的信心,争取一切,打造未来。
     这次是我没有勇气去面对。
可以原谅,我这个因你而猥琐、懦弱、踌躇的小孩吗?
可以再给我一次机会吗?
因为真的发现不了,哪还有第二个你。
想了,几天,突然发现4月5号,过去了,才知恨晚。
现在恨自己做事优柔寡断,犹豫不决,唐突不经大脑。
怎么办?怎么办?我不断的问自己。
于是,写了这个,你要会以为我,有什么精神问题吧,
但是,我真这么想的。
有时候,真的不知道如何用浪漫的口吻表达,自己的想法。
只希望能再给点时间,能让我的诺言实现。请相信我。
     现在,社会不好混,尤其是像你这样的工作,竞争
非常大,于是,我的竞争也非常大,虽然认识,但爱情方面,
也难以打折。不奢求你能给个优惠什么的,但本人诚心。
光说没用,给点时间吧,就再赌一回吧。
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。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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