开博第一天

  今天是开博的第一天,之前用过优快云,51CTO,但是总体来说都是转载,ctrl-c + ctrl-v等,看着自己的年龄一天天的长大,从事IT行业已经三载,感叹岁月的痕迹。都说IT是青春饭,因为对技术的爱好,不想而立之年还在电脑面前对着eclipse匡当匡当的coding,希望在技术和管理层面都有一个较高的提升,遂把自己的方向定位于架构师,让自己每天有一个清晰的目标,这样而立之年也不会对逝去的青春有点点惋惜!

   目前给自己定了几个自己感觉比较清晰的阶段

   1,学写技术博客,对java中的几大框架,在借鉴别人的分析之上,加上自己对框架的理解,表达出来,词汇需专业

    2,运维方面

          对apache, nginx, squid, lvs, linux下的各种工具都做一个比较详细的了解,在互联网行业,运维这个行业是有举足轻重的作用,参照现代社会医疗的行业,就可知其重要性,一个架构师也需要对自己设计的架构的各个方面比如吞吐量,响应性,事务,CPU,内存,硬盘等各个指标有一个清晰的认识

    3,DBA方面

          对MYSQL,ORACLE的基本知识有一个较深的理解,尤其是开源的mysql。

     4,软件工程方面

           对敏捷开发,XP,项目管理(进度安排,风险控制,成本控制)等都有一个轮廓性的认识,并一点点把他们融入到自己的工作中,自己是自己的组长,自己安排自己的工作,治国先治家,治家先治人!

  

朝着自己的目标一点点的奋斗,30岁,5年岁月,让理想和现实充满你!

    

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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