GAE SDK 1.1.6 Released

今天发布了1.1.6版本的SDK,新增了数据存储功能,包括按实体键进行排序和过滤、直接通过键删除实体等。此外,还修复了一些问题,如统一了SDK与生产环境中URLFetch调用的超时设置。

Today we released the 1.1.6 SDK. You can download it on our Google hosting project, and peruse the release notes for more details on the release.

This release contains some notable new features, including several to our datastore:

  • You can now sort and filter on an entity's key
  • You can now delete an entity directly using its key, without fetching the Model object.
  • If you specify a key_name when creating a Model, its key will now be available before you call put()
  • URLFetch calls made in the SDK now have a 5 second timeout, matching production

Also, it contains a number of issue fixes, including the following:

As always, any and all feedback is welcome in the Google Group!

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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