学习div+css

网站改版记
作者独自进行学校网站的改版工作,采用div+css布局替换原有的表格布局,并选用Expression Web作为开发工具。

这里荒废好久了,我决定把它开垦出来,重新播种。

开学一个星期了,才把上学期运量的学校网站改版的计划开始实施起来。制作过程中参考了其他学校的网站风格,我决定使用div+css来制作,彻底抛弃Table。我更多的喜欢在代码里面打转,所以我还是偏爱MS的工具,不喜欢DW太多的面板,碍眼的很,也不习惯。Windows都发展到7了,Office也早就是2007了,但Frontpage却没有了,取而代之的是服务于企业SharePoint的一个版本和用于专业级网页编程设计的Expression Web,我当然是选择后者了,从使用的这几天来看,效果还不错没,我挺喜欢的。

现在把网站首页设计了一部份,预计整个网站完工可能要一个多月的时间,只有俺一个人做啊~~~~

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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