17、RxJS 响应式流与业务流程协调

RxJS 响应式流与业务流程协调

1. 应用响应式流

在响应式编程中,我们常常需要处理多个流的输出并将它们合并。例如下面的代码展示了如何实现一个拖拽功能:

const drag$ = mouseDown$.
  concatMap(() =>
    mouseMove$.takeUntil(
      mouseUp$.filter(() => confirm('Drop widget here?'))));

这个例子虽然简单,但它展示了如何将多个流组合以实现复杂的交互。实际上,我们可以支持的用例远不止这些。理解扁平化流对于掌握 RxJS 至关重要,因为几乎所有非平凡的应用都会使用到它。

在处理流时,我们可以采用不同的策略来合并多个可观察对象的输出,简化订阅逻辑。以下是一些常见的合并策略:
| 操作符 | 描述 |
| ---- | ---- |
| merge() | 可以交错合并多个流 |
| switch() | 取消当前投影的可观察对象并切换到新的 |
| concat() | 按顺序保留整个可观察序列 |
| mergeMap() 和 concatMap() | 可以将可观察对象组合并投影到源可观察对象中 |

我们还可以使用拆分操作符来组合和扁平化一系列嵌套的可观察流。通过这些操作符,我们实现了一些实际的应用,如自动建议搜索框、实时股票行情器和拖拽功能。

2. 协调业务流程

将多个可观察对象转换为单个对象可以简化其使用并减少管

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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