更方便的单选框

博客给出一段脚本说明,需将代码加入<body>区域,代码包含一个表单,其中有两个input复选框,分别对应“经常来这里”和“偶尔来看看”选项,涉及HTML前端开发内容。
更方便的单选框
(www.Jojoo.net)  2002-1-1 (请双击自动滚屏观看,单击停止,再击..)


看看下面的选择框,似乎没有什么不同的。微妙之处在于,选择项目时不必非得在框内点击鼠标了,在文本上选择即可。不信试一试吧。

脚本说明:
把如下代码加入<body>区域中
<form>
<label for="check1">经常来这里</label>
<input type="CHECKBOX" id="check1" value="often" name="checkoften">
<label for="check2">偶尔来看看</label>
<input type="CHECKBOX" id="check2" value="seldom" name="checkseldom">
</form>

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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