7、Python 异常处理、上下文管理器、断言及对象模型详解

Python 异常处理、上下文管理器、断言及对象模型详解

1. 异常处理

异常处理是 Python 编程中处理错误情况的重要机制,以下是常见异常及相关操作的介绍。

1.1 常见异常类型
  • SystemExit :用于故意终止程序。可提供整数退出码或字符串消息作为参数。若提供字符串,会将其打印到 sys.stderr 并以退出码 1 终止程序。示例代码如下:
import sys
if len(sys.argv) != 2:
    raise SystemExit(f'Usage: {sys.argv[0]} filename')
filename = sys.argv[1]
  • KeyboardInterrupt :当程序接收到 SIGINT 信号(通常在终端中按 Control - C )时引发。它是异步的,可能在程序的任何语句处随时发生。Python 默认行为是直接终止程序。若要控制 SIGINT 的传递,可使用 signal 库模块。
  • StopIteration :是迭代协议的一部分,用于表示迭代结束。
1.2 定义新异常

所有内置异常都基于类定义。创建新异常需定义一个继承自

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值