我这个人不信命,但我承认,有些“算命”说的很准,今天又在一个网址上看到一个算命的,
偷闲,算是放松吧,进去看了看,说我崇尚自由,对,说我不善表达,对,说我关心别人
的想法,对,总之,说对了七八成,最后有一些建议:不要烦躁急进,要增加自制力。切
勿自高。
其实算命没什么不好,至少让我“有则改之,无则加勉”,正如那“算命器"所说,我是个自
我追求进步的人,我喜欢不断提高生命的追求和对生命的理解。
当然,它也有些自相矛盾的地方,呵呵,

其实生命是挺简单的事情,快乐,爱,追求,给予,分享,回忆。晚上叫了一份饺子,
等了一个多小时,不过到让我有机会在校园里溜达一下,看看天上月亮,很漂亮,像昨夜
冷风轻拂美人面,像记忆里那个小美人,我的第一个暗恋。有十多年没有见过她了,每想
起她的笑,仍然很觉得遗憾,怎么这么美的人儿,就偏偏没有多读点书,来外边看看,那样,
也不枉了这一遭美丽。我一直都觉得美丽的凋落是一种遗憾,就像她。。。
当然,也许她是幸福的,有她的爱,有她的快乐和追求,她的生命也是美丽的。其实我的生
命也很幸福,至少有人真实地爱我,至少现在有人爱我,至少我真是地为一个心痛过,难受过,
为她的高兴而高兴过,我爱过,不论这些是长久的还是短暂的,但一定都是真实的,之后,
便是与一个心爱的人相守一辈子,爱她一辈子,给她我所有能给的幸福,与她一起经历和承担
需要经历的风雨。想到她,想到她,这些都是爱的见证,也是生命的见证。

算命时候,有个item是测算”上辈人生“,好奇心驱使我点击后,答案哑然:上辈为非人类。
哈哈哈,难怪,别人都说人难做,我还觉得做人很幸福。。。。。:)))))))))))))))))

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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