如何转载博客

如何转载别人的csdn博客

转载来源

https://blog.youkuaiyun.com/qq_31001889/article/details/80322564

实践

  1. 检查。在喜欢的博客页面右键(用快捷键ctrl+shift+I也行只是比较难找到相应想要的html码)选择“检查”,出现如下界面:
    这里写图片描述
  2. 找目标。把鼠标停靠在上图中“类似菜单的东西”里的各个“菜单”,看左边有颜色框有不同效果(没错框起来的就是可以copy的东西)。在右边窗口按“Ctrl+F”搜索“article_content”,可以看到html码中有结果(article_content可能有多个结果,选中结果行可以预览,这样就可以选择性地copy)。
    这里写图片描述
  3. copy。在上方选中的合适html代码上右键选择copy——copy element。

这里写图片描述
4. 粘贴。打开优快云博客的markdown编辑器,粘贴(右键或者ctrl+v都行)。
这里写图片描述
5.你需要自己取个标题(我试过复制标题不过没意义有一些不相干的东西会跟着复制过来),另外,重中之重:一定要选择【转载】选项并在文章显著位置注明来源,尊重原创。

总结

  页面右键——检查——搜索article_content——选中结果行html右键copy/copy element——markdown粘贴——显著位置注明来源——选择【转载】——取个标题——发布。

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控制器集成等关键环节,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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