搬家引发的思考

       最近一周一直心里装着搬家的事儿,今天基本完成了85%的事情,算是让自己的心更加的归一,去想着工作和学习。中国人自古对家的观念是很重的,我也不想一年两年就飘来飘去,过着像颠沛流离般的生活,真的有点"北漂"的感觉了。为了让自己能有个家,或者说能固定的住在一个合适的地方,真的是需要做出点成绩,或者更加的通过努力去提升和武装自己。
        前几个月做的设计器我个人觉得小有成就,也得到了个人价值的认可,但这个东西只算是万里长征的一个小胜利,不能沾沾自喜,也没到那地步。当时自己做这个设计器的时候不知道哪里的动力,心里就在一直萦绕着的是:做吧,研究吧,你要真不做,没人来做了,时间又这么紧。(有点夸张,还是有很多同事可以做的)实话实说,我当时研究别人拖拽组件源码,有时候真的看不下去了,可想想这事儿还得我来做,那没办法,就站起来转一转,深呼一口气继续调试,最后抛弃别人的组件(不合适了)自己写了一套拖拽的方法。坚持这事儿,目标明确了,一咬牙一跺脚也就真挺过去了。我其实更看重过程,结果都是顺其自然的,真完成了,感觉也就那么回事吧。那时候晚上基本两点睡觉,有时候还真不困,这段经历也够我回忆一段时间的了。
        今天又有点感慨,是真的不想太浪费时间了,我不是一个有天赋的技术人,但我是一个有想法又勤奋的技术人(有点自夸嫌疑,还好不是浮夸)。有时候想法太多反而不是好事,机会也是留给有准备的人,我现在对这句话有些感触了。我们在寻找各种机会的同时,需要丰富自己的大脑和某项技能的提升,否则机会来了,自己连接住机会的勇气和底气都没有。不多说了,看书。
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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