最烂的Java API是哪些? - 优快云 Java频道

一项由TiagoFernandez发起的投票显示,某些Java API因其使用不便被评为最差。共有82位参与者投票,根据评分公式计算出了各API的具体排名。

呵呵,这个几个api确实是最烂的,用的极为不爽。

最烂的Java API是哪些?

2010-03-11 09:45 |  2812次阅读 |  【已有10条评论】发表评论

来源:Tiago Fernandez |  收藏到我的网摘

最近Tiago Fernandez做了一个很 有意思的投票,统计对Java API的不满意程度。最终有82个人参与了投票,下面是最终的数据统计。


依照下面的计算公式:

引用

Score = (I can live with) + (Painful * 2) + (Crappy * 3) + (Hellish * 4)

得到下面的图表:

最烂的Java API是哪些? - 优快云 Java频道

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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