Spring揭秘-1.绪论

SpringWebFlow与SpringWebServices精析
本文深入探讨SpringWebFlow如何简化复杂用户交互逻辑的Web应用开发,以及SpringWebServices如何采用契约优先模式创建文档驱动的Web服务,二者均紧密集成Spring框架,助力高效Web服务构建。

Spring大观园

  1. Spring Web Flow(SWF)。Spring Web Flow 构建于Spring Web MVC 框架之上,旨在简化有复杂用户交互逻辑的Web应用程序开发。通过Spring Web Flow的扩展支持,可以在基于 Spring MVC 的Web应用程序中以更简单方式,创建更加复杂的业务交互流程。同时,Spring Web Flow 还让 Ajax 和 JSF 享受一等公民待遇,所有这些将帮助我们更快更好地满足各种用户的实际需求。(个人理解:将每个用户的操作流程 单独做成一个工作流)。
  2. Spring Web Services。 Spring Web Services 是一套采用契约优先(Contract-First)开发模式,创建文档驱动(Document-drivenWeb服务的Web服务开发框架。它除了对Web服务中涉及的XML的映射关系管理提供了详尽的支持,还与Spring框架以及其他子项目(Spring Security)紧密结合,帮助以及更灵活搞笑的方式打造Web服务应用服务。

待我学完核心再回来补充,拜拜。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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