39、国际化与网络编程:构建多语言与网络应用的指南

国际化与网络编程:构建多语言与网络应用的指南

1. 国际化设置

1.1 翻译工具使用

要开启应用程序的翻译功能,有两种简单的方式:
- 运行 mkpyqt.py 时添加 -t (translate)选项。
- 运行 Make PyQt 并勾选“Translate”复选框。

启用翻译后,这两个工具都会依次运行 pylupdate4 lrelease

1.2 翻译工作流程

翻译工作主要依赖于 Qt Linguist 应用程序,它使用 C++/Qt 编写,可在 Windows、Mac OS X 和 Linux 系统上运行。具体操作步骤如下:
1. 给翻译人员提供 Qt Linguist 应用程序和 .ts 文件。
2. 翻译人员打开 Qt Linguist ,点击 File→Open ,选择 .ts 文件。
3. 点击左侧上下文停靠窗口中的 + 符号,显示上下文中的字符串。
4. 点击其中一个字符串,该字符串会显示在右上角面板的“Source text”标题下。
5. 在“Translation”标题下输入翻译内容。
6. 点击上下文停靠窗口中相关字符串旁边的问号图标,将其切换为对勾,表示该字符串翻

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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