14、深入探索 haXe 与目标平台交互及动态网站开发

深入探索 haXe 与目标平台交互及动态网站开发

1. haXe 代码编译与类路径处理

在 haXe 开发中,我们可以使用如下命令编译示例代码:

haxe –js TestUser.js –main Main

编译后在浏览器中会输出:

Benjamin ( 22 )
Bear ( 54 )

这与我们查看 JS 代码时的预期一致。

在处理类路径时,编译器期望原生类的路径与我们创建的外部类路径相同。但这可能会带来问题,比如我们可能希望使用比原生类路径更有意义的名称。而且,由于一些不兼容性,这可能会成为真正的阻碍,例如某些语言允许类名以小写字母开头,而 haXe 不允许。

为了解决这个问题,我们可以使用 @:native 元数据。它以字符串作为参数,编译器会将其视为原生类的路径,但这不会改变我们在 haXe 代码中使用的路径。示例代码如下:

class ExExtern
{
   public function new()
   {

   }
   public static function main():Void
   {
      MyExtern.test();
   }
}
@:native("my.extern.Path") extern class MyExtern
{
   public static function test():Void;
}
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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