敏捷和大人物

原文:Agility and the Big Dog  

今天,有人把这个链节发给我看,但是我并不赞同里面的所有内容,不过我喜欢后面的这段话:

 “校园内的大人物”应该对什么嚷嚷?
 如果他们将OOP作为敏捷开发焦点的中心,那么大人物叫嚷的对象就是他们自己。
 
 这让我想起了今年早些时候,我和Richard MonsonHaefel就这个话题交换的一个看法:至少是社区没有能力跳出它对OO的固执看法。
 同时,我也想起了Alan Kay从Andy Hertzfeld的优秀书籍(大约是80年代的Mac知识)中引用的:
 Smalltalk是面向对象的,但它应该是面向消息的。
 我仍然发现我自己在不时地提醒人们,对象至多是一种方法,但不是它们自己的终结。尝试只将面向对象的原则用于软件设计就像尝试说英语时不用形容词和副词。
 

 

附:
这篇文章讨论的内容比较深奥,本人能力有限,词不达意的地方还希望各位前辈多多指教!



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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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