学期总结

博主分享安卓学期学习总结。起初接触安卓觉得有趣,做习题时因未细看要求走了弯路,后发现老师博客知识点。学习中代码量增加,将布局与逻辑结合,还和舍友探讨。认识到安卓重要性,希望下学期更好学习Java和安卓知识。

学期总结
安卓学期总结:
这学期的学习已经步入尾声了刚开始接触Android感觉到它很有意思,在界面开发上和web也可以形成了相通的架构,更加方便,视觉上也是非常的酷,从装软件到做出自己第一个的安卓程序,并成功运行,成就感满满,慢慢得尝试去做老师布置的习题,在做习题模块之前,我并没有好好看要求,只是粗略看了下便开始着手打代码。中途遇到了一些不了解的困难也都是自己手动搜索了蛮久才找到适合的解决方案,有点费时费力。后来才发现老师的博客里面有很多关于布局和控件的知识点,如果早点看到就不用浪费自己那么多精力去搜索相应的知识点了。后来每次上课都会去认真的听老师的讲解,不想落下每一点,安卓就是这么有魅力,吸引着我去更深层次的探索它。
在这学期的学习中,我的代码量显著增加,通过上学期对java的学习,再到这学期的安卓开发,安卓的开发将java和安卓知识完美的结合在了一起,在这学期的学习笔记学习中,我从最开始的生硬使用布局控件,再到后来熟练的使用java代码编写逻辑将安卓程序一步一步的实现,这也免不了长时间的积累,以及上课的学习总结,将布局和逻辑完美的结合,从线性布局到绘制安卓图形,再到安卓手机实机操作。
在这次长期的学习中,我也和我的宿舍舍友一起研究和探讨Android知识,我们认识到了安卓的重要性,安卓这门学科是我们现在学习的科目里面最实用的科目,jsp是已经淘汰的专业,js并不是我们的专业所使用的重要知识(但是还是要学),所以理所当然安卓成了我们最重要最需要学习的科目,所以希望在下学期我也能再更好的学习java以及安卓知识!

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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