送 11 个机械键盘或硬盘,写起 Bug 来更快了

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本次直接送11个<硬盘(金士顿)或者机械键盘(雷柏)>!连写bug的速度的都提升了,搞一个不亏。

最后感谢粉丝们一直支持我,废话不多说,开抽。

赠送规则

大家都知道小编的粉丝很多,不能每个人都送,所以大家使用下面的二维码抽奖,中奖后,联系小编兑换。详细规则如下,请 仔细阅读

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2,扫描抽奖码参与抽奖。

3,12月24 00:00 自动开奖

4,中奖后一定要第一时间添加小编微信。选择机械键盘或者硬盘。开奖后 1 日未联系的视为自动放弃。


不才黄某

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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与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与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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