看看老牛是如何给陈彤写的信的

牛根生谈博客规则
本文为牛根生应邀在新浪网开设博客前致陈彤总编的一封信。信中详细阐述了开博的初衷及面临的两大难题,并提出了四个不回答的原则,包括不回应涉及基金资助、涉密信息、产品产业争议以及恶意问题等。同时,表达了对于博客作为传递有价值信息平台的看法。

周六泰稳转给我这篇文章,看后很受启发。
第一、新浪博客是新浪的一把手工程,新浪投入了很大的力量集中来做博客,才能短短时间内将新浪博客做成业内第一博客,甚至是全球第一博客。
第二、我们也在邀请专家来优快云开博客,但是专家时间是非常宝贵的,尽可能采用一切手段减少专家花在提供内容之外的时间。
第三、博客也可以成为主流媒体,关键看BSP是不是把他当作主流媒体来运作,我现在已经将Sina的首页换成新浪博客的首页,因为我能从博客看到更多真实的声音。
第四、专家很愿意找一个地方和读者交流,关键看交流的环境是不是足够好,希望听到的真实的声音、有价值的声音? 
第五、博客是个反应人性的地方,我现在基本上不上新浪首页和改上新浪博客首页了。不过张玉这件事情似乎做的不太好,反映了人性不好的地方。(见王小峰:中国,你的底裤丢了

 

陈彤总编:

您好!

您邀我开博的信收到了。我非常乐意通过新浪网的平台与广大读者交流。

文明社会,规则先行。稍早我在“赢在中国”网站上开博的时候,说过“一个感谢”、“两个困难”、“四个说明”。今天在新浪网开博,情形类似,所以,特向陈先生呈阅。

“一个感谢”:许多人,许多事,许多思想,原本沉睡在万古不复的深渊里,并将悄然隐去,却因为有了您这样的“火种”(我开博的“第一推动力”,于“赢在中国”而言是王利芬女士,于“新浪”而言是陈彤先生),而使它们获得燃烧的机会,并闪出照亮隧道的光芒!我深信,“提出问题”比“回答问题”更具价值,“开门的人”比“走门的人”更富创意。

“两个困难”:第一,老牛只能“说博”不能“写博”。我平时不用电脑,也不会打字,所以,我若“开博”,只能采取一种变通模式:我口述,让工作人员记录。第二,老牛的时间保证不了。忽而在东,忽而在西;今天空中飞,明天水上漂;有时天不亮就起,有时天亮了还没睡……我对“保证时间”的理解有两重,一是保证自己有时间写,二是保证写出来的东西不浪费大家的时间。有那么多的热心网友期待着你,如果写了,却没什么价值,那么于己于人都是一种浪费。所以,既要有写的时间,又要有写的价值,用这两把尺子一把关,一些时候博客上可能难免出现“留白”现象。

“四个说明”:老牛一般不回答四个领域的问题。1.可能会出现向“老牛专项基金”申请资助或救助的现象,这我不方便在网上作出回答——因为这个基金是由专门的管理委员会投票决策的,这个委员会里既有政府的人,也有社会贤达人士,还有企业的人。2.可能会有人提出一些涉密问题,由于海外上市公司的信息披露有极严格的规则,这我也不方便回答。3.如果网友的提问涉及到产品、产业的一些是非问题,如国家政策、农民收益、食品安全、产品褒贬、行业纷争……出于顾全大局的考虑,这我也不便回答或讨论。4.由于行业竞争激烈,难免有一些对手会以“隐身方式”提出种种恶意问题,还有一些人有可能把老牛以前说的话张冠李戴、移花接木、断章取义,老牛对此也不必要讨论交流。

以上向您呈阅的是我的“个人规则”,不知与新浪博客的“整体规则”能否相容。若能相容,则应陈先生之命,本月内开博。

此致

敬礼!

                                       牛根生

 
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。; 适合人群: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、科研人员及工程技术人员。; 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帮助读者掌握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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