一个人开发一个App(前言)

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干了快20年的程序开发了。最近时间比较自由,挑战一个人开发一个App,最后上线并运用。

我会大致记录一下这个历程,感兴趣的朋友可以一起讨论。

首先要有想法,到底做什么App呢?我打算做一个新加坡生活类App。
流程大致是:
原型设计 -> UI设计 -> 前后端开发 -> 测试 -> 上线

UI设计我完全不会,就直接外包吧。

原型设计用pixo
后端开发这次选用golang, 上一个项目用的是Java,比较消耗内存,微服务对硬件要求比较高,这次就用golang吧
前端用flutter, 后期如果有Web端就上React
单元测试就不写了,直接上自动测试, 截图比较,加上手动测试。
最后就是上架Appstore + Google Play

工作量还是有的,一个人完成这一些工作还是需要不少时间。我上一个项目是业余时间做的,做了两年。

这个项目预期半年,给我加油吧。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研员及无机相关领域的工程技术员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无机、无车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合群:具备一定自动化、控制理论或机器学基础的研究生、科研员及从事智能系统开发的工程技术员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无机集群、无驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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