2、深入浅出PhoneGap:跨平台移动开发利器

深入浅出PhoneGap:跨平台移动开发利器

1. 致谢与作者简介

在开始深入了解PhoneGap之前,先对相关人员表示感谢。感谢Bryce Curtis对稿件进行出色的技术审核,并帮助澄清了在撰写过程中出现的一些问题,他的许多重要阐释让内容更加完善。还要感谢Nitobi(现Adobe)的工作人员对相关工作的帮助,以及AT&T的经理们,包括Abhi Ingle、Jim Huempfner、Shiraz Hasan和Vishy Gopalakrishnan对这一工作的支持。最后,感谢Pearson Education的Greg Doench和其他编辑人员的持续支持,让我们有机会深入探讨移动开发。

本书作者John M. Wargo是一位经验丰富的专业软件开发人员,拥有多年咨询工作经验,曾创建过屡获殊荣的企业和商业软件产品。他的移动开发之旅始于在Research In Motion(RIM)担任开发人员,为一家大型美国运营商及其客户提供支持。离开RIM后,他撰写了第一本关于黑莓开发的书籍《BlackBerry® Development Fundamentals》。他还是《The View》杂志的技术顾问,为该杂志撰写了一系列关于移动开发的文章。此前,他在AT&T担任高级移动应用实践的实践经理,专注于跨平台开发工具,现在是SAP移动解决方案管理团队的一员,致力于提升SAP移动开发工具的开发者体验。

2. PhoneGap简介

PhoneGap是一个开源框架,用于使用标准的Web技术(如HTML、CSS和JavaScript)构建跨平台的原生应用程序,这种类型的移动应用被称为混合应用。一群开发者创建PhoneGap的初衷是简化移动开发,随着时间的推

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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