让流程保持健康?删除!

与其不断添加定时任务、特殊流程,不如对系统结构做下微调,以后省时省心省力。
把目标定为删除,就像人给自己定了目标:减肥,节制饮食,不要发胖。坚持去做,就能收获健康和气质。

所以喽,“如无必要,勿增实体”这句话,其内涵比之前理解的还要深刻的多,或应改为“如有精力,删减实体”。
删除的价值是被低估了的,严重低估!

怎么应用到团队管理?

  1. 考察代码量的变化,鼓励用尽量少的代码去实现业务;
  2. 考察机器定时任务数量,以减少定时任务数量为系统优化目标(即便提高了不稳定性,因为不稳定性可以通过架构和管理软件来解决,很多的定时任务本身就是缺乏管理的表现);
  3. 考察在服务的端口数量(尤其是 HTTP),开那么多端口干嘛,web 服务到出有,随手就能写一个?对不起,请删掉(合并)。
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值