MVVM

MVVM(Model-View-ViewModel)框架是MVP(Model-View-Presenter)模式与WPF结合的应用方式时发展演变过来的一种新型架构框架。它立足于原有MVP框架并且把WPF的新特性糅合进去,以应对客户日益复杂的需求变化。

WPF(Windows Presentation Foundation)是微软推出的基于Windows 的用户界面框架,属于.NET Framework 3.0的一部分。它提供了统一的编程模型、语言和框架,真正做到了分离界面设计人员与开发人员的工作;同时它提供了全新的多媒体交互用户图形界面。

WPF的数据绑定与Presentation Model相结合是非常好的做法,使得开发人员可以将View和逻辑分离出来,但这种数据绑定技术非常简单实用,也是WPF所特有的
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MVVM优点
1. 低耦合。视图(View)可以独立于Model变化和修改,一个ViewModel可以绑定到不同的”View”上,当View变化的时候Model可以不变,当Model变化的时候View也可以不变。
2. 可重用性。你可以把一些视图逻辑放在一个ViewModel里面,让很多view重用这段视图逻辑。
3. 独立开发。开发人员可以专注于业务逻辑和数据的开发(ViewModel),设计人员可以专注于页面设计,使用Expression Blend可以很容易设计界面并生成xml代码。
4. 可测试。界面素来是比较难于测试的,而现在测试可以针对ViewModel来写。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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