Rxjava源码解析笔记 | Rxjava基本用法

RxJava源码解析:基础用法与事件传递
本文主要解析RxJava的四要素:被观察者、观察者、订阅和事件。介绍了如何创建被观察者,以及不同方式的创建方法,如fromArray、just等。同时,阐述了观察者的响应式编程模式,通过onNext、onError、onCompleted三个方法处理事件。文章通过实例说明了订阅过程,并指出RxJava中的订阅实际是由被观察者订阅观察者。最后,强调了实际应用中RxJava的复杂性和核心概念。

Rxjava四要素

  1. 被观察者
    在Rxjava当中,
    决定什么时候触发事件,
    决定触发什么样的事件;

  2. 观察者

    • 决定事件触发的时候将产生什么样的行为;

    • 类似于传统观察者模式
      观察者会随着被观察者的状态变化而发生相应的操作;

  3. 订阅

    • 区别于传统观察者模式

    • 观察者被观察者需要通过订阅来联系;

    • 通过subscribe()方法完成这个订阅关系;

    • 完成订阅关系后,
      即可令被观察者(Observable)在需要的时候,
      发出事件来通知观察者(Observer)

  4. 事件

    • 区别于传统观察者模式
      (下面详说)

事件

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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