第十课◆ Newland Edu Li nearI ayout和Re lati vel ayout

Newland EduLi nearI ayout和Re lati vel ayout
新大陆教育 
Newland Edu
L inearLayout
LinearLayo
ut线性布局
-线性布局(LinearLayout)主要以水平或垂直方式来显示界面中的控件。当
控件水平排列时,显示顺序依次为从左到右,当控件垂直排列时,显示顺
序依次为从上到下。
-既然是线性排列,肯定就不仅只有-一个方向,那为什么上一节中的控件都
是在垂直方向排列的呢?这是由于我们通过android:orientation属性指定
了排列方向是vertical,如果指定的是horizontal,控件就会在水平方向
上排列了。
T 191工
控件属性
功能描述
androidlayout. CenternParent
设置当前控件位于父布局的中央位置
androidlavout Centerertical
设置当前控件位于父布局的垂直居中位置
androidlavout. CntrHorizona
设置当前控件位于父控件的水平居中位置
android.layout. above
设置当前控件位于某控件上方
androidlavout below
设置当前控件位于某控件下方
android:layout. toLeftOf
设置当前控件位于某控件左侧
androidlayout alignParentTop
设置当前控件停靠于布局顶端
androidlayout aligmParentLeft
设置当前控件停靠于布局左侧
androidlayout alignParentRight
设置当前控件停靠于布局右侧
androidlayout. alignParentBottom
设置当前控件停靠于布局底端
androidlayout alienTop
设置当前控件的上边界与某控件的上边界对齐
androidlayout. aligmBotto
设置当前控件的下边界与某控件的下边界对齐
android-lavout alinLeft
设置当前控件的左边界与某控件的左边界对齐
androidlayout. alignRight
设置当前控件的右边界与某控件的右边界对齐
 

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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