原:计算机的多维学习方法


一、多维之360度学习方法:
纵下:(老码识途):图灵机---机器码---汇编---中级语言---托管汇编(虚拟机中、中间平台等)----高级语言
            计算机结构+内存管理+底层机制(内存模式、对象模型)+编程范式+质量管理(安全、优化、异常、陷阱等)
           理解计算机结构及原理(理解主动的CPU、总线、内存、指令器)、编译器
           理解数据库原理、虚拟机机制、操作系统、存储管理、内存管理、编译原理等
           理解数据结构和控制原理
纵上:OO思想、设计模式、UML、软件工程、多学几种不同思想的语言等
横左:专业方案平台方向的学习
横右:新领域核心算法研究
 

从各个角度去理解语言,并通过语言来理解计算机
丘奇代表了“逻辑”和“语言”,而图灵代表着“物理”和“机器”

二、多维之7轴学习方法:

   一大目的:解决复杂性
   二大任务:描述和处理
   三大内容:语法、语义、词汇规范
   四大成分:信息内容、信息处理、信息传输、信息意识
  五大基础:算法、数据结构、计算机构造原理、程序语言设计编译构造、通用软件原理(OS、数据库、网络、软件工程)
  七大方向:其实就是立体深刻理解一下语言。一个正方立体有7个面,每个面就是一个方向,针对每个面做细化
                                        一 一突破。
                 A、从计算机内部运行机制:反汇编看语言、内存布局
                 B、从构造编译过程看语言
                 C、从软件思想工程看语言
                 D、从程序语言设计看语言
                 E、从语言应用和实战学语言,并能多种方式、范例和检测方法
                 F、从数理逻辑看语言
                 G、从信息指标看语言(万物都有其规则和标量)
    可以通过一个实例,这个实例包含语言各种基本知识。然后我们以这个案例从7个方向做三维全面的分析。   

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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