49、.NET 程序集配置全解析

.NET 程序集配置全解析

1. 构建 C# 客户端应用程序

在 .NET 开发中,若要使用自定义程序集的功能,可按以下步骤构建 C# 客户端应用程序:
1. 创建一个名为 CSharpCarClient 的新 C# 控制台应用程序项目。
2. 使用“添加引用”对话框的“浏览”选项卡设置对 CarLibrary.dll 的引用。若使用 Visual Studio 编译 CarLibrary.dll ,该程序集位于 CarLibrary 项目文件夹的 \bin\Debug 子目录下。
3. 更新初始 C# 文件,示例代码如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

// 别忘了导入 CarLibrary 命名空间!
using CarLibrary;

namespace CSharpCarClient
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Console.WriteLine("***** C# CarLibrary Client App *****");
            // 创建一辆跑车
            SportsCar viper = new SportsC
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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