china-pub会员(176124)对大象的书评

本书《大象--ThinkinginUML》通过丰富的实例讲解UML的应用,与《UML和模式应用》形成互补,适合初学者理解面向对象设计原理。书中强调实践经验,并通过经典案例帮助读者更好地掌握UML。

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大象--Thinking in UML(china-pub全国独家首发)

看了一半了,越看感觉就越好,觉得作者这本书真的做到了thinking in uml的作用,我看这本书的同时与UML和模式应用一书共同看,感觉这本书与UML和模式应用还是存在距离的,但是我觉得他们是互补的,因为大象真的起了thinking的作用,而UML和模式应用是与统一过程结合来说的,如果大象以后能再版,希望作者能在书中有意地讲述一下统一过程

这书最最难得的就是,从字里行间可以看出,真的是经验之谈啊,在第3部分开始,都用些经典情节来讲述,可见作者见识之广

我是个菜鸟,很久以前从朋友中得知JDON,上去一看,里面都说面向对象要与哲学结合,当初看得真蒙,可能本人水平问题,觉得在JDON学到的很是比较少,然后里面很多很好的文章,我觉得主要原因是因为条理的问题,他发一篇文章你读一篇,没有连续性,学到的知识的是零碎的,而看了大象之后发觉条理真的清晰。。可见作者精心编排,还有就是大象跟UML和模式应用比较起来,我真的觉得读大象很好懂,因为本人英语水平有限,UML和模式应用是看中文版的。

说了这么多都是赞得多。。恐怕又有人要说话了,不过对于初学者的我,真的不太容易找到缺点,就好象大篮球一样,才学完运球,你就会分析战术了吗,你就会分析哪个战术在哪个情况用好,哪个战术在哪个情况用不好吗?

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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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