【纯新手向】手把手带你使用模板创建第一个端云一体化元服务

端云一体化开发是一种能在一个开发工具内同时进行端侧与云侧开发的开发方式。由于端云一体化开发的工具使用severless构建后端与数据库,并且不用任何配置就能实现前后端业务的数据连接。为开发者省去了很多繁琐的配置服务器、对接前后端之类的工作,对于新手开发者非常的友好。


这个教程中我们尝试着从头新建一个项目,完整的走一遍整个流程


1. 首先进入AGC的管理界面新建一个项目,并添加应用

【由于在目前的版本中还不能通过DevEco直接创建云侧项目,并且端侧项目的一部分网络功能需要依赖云侧的一些配置信息才能实现,因此我们直接从云侧的部分开始。】

  1. 点击进入AGC管理页面 
  2. 点击进入我的项目 
  3. 在个人项目页面点击添加项目 
  4. 填写项目名称并创建项目 
  5. 根据需要自行选择是否开通分析服务。 
  6. 如果上一步选了开通分析服务,此时需要选择默认数据处理位置,如
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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