简单介绍下MVC、MVP、MVVM框架

MVVM、MVC 和 MVP 都是软件架构设计模式,主要用于将应用程序分解成更易管理的部分。它们的核心思想都是分离视图、业务逻辑和数据模型。

1. MVC (Model-View-Controller):这是一种经典的设计模式,将应用程序分为三个组件:

  • Model(模型):负责数据的处理和业务逻辑。
  • View(视图):用户界面,展示数据给用户。
  • Controller(控制器):连接模型和视图,处理用户的输入,更新数据并通知视图改变。

2. MVP (Model-View-Presenter):是对 MVC 的改进,主要是为了解耦视图和控制器,让 presenter 协调两者间的交互。它通常有以下几个部分:

  • Model 和 View 与 MVC 类似。
  • Presenter:作为控制器的角色,直接操作 Model 并向 View 发送指令,而不是直接控制 View 更新。

3.MVVM (Model-View-ViewModel):这是为 WPF 和 Xamarin 等框架设计的,由观察者模式演变而来,核心是 ViewModel。它包含业务逻辑并绑定到视图上:

  • Model(不变),依然负责数据和业务逻辑。
  • ViewModel:封装了数据处理和视图逻辑,通过数据绑定驱动视图的变化。
  • View:不再直接与 Model 或 Presenter 交互,而是通过 ViewModel。

4.每个模式的优点和适用场景不同:

  • MVC 适用于大型项目,结构清晰,易于维护。
  • MVP 适合复杂场景,提供更好的隔离和测试性。
  • MVVM 更适合 UI 操作频繁且需要数据双向绑定的应用,如现代GUI框架下的应用开发。

每种框架都有其优缺点,关键在于是否适用,并不是所有项目用的框架越新越好

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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