JSF与Exadel Studio

      最近一直在研究应用JSF,对JSF有了一点感性认识:
      JSF可以提供像rup开发工具一样所见即所得开发能力,集成了许多组件,直接拖到页面上就可以用了。目前比较有名的JSF标准实现当属Apache的myFaces(个人认为而已),提供了树、日期控件、panel、menue、fileupload 等大量控件。
      JSF具有如下特点:(以下是引用 Java视线论坛上的评价)
1、客户端网页组件的事件可以直接绑定绑定为服务器端Javabean的方法。
2、网页组件的值可以直接同服务器端JavaBean属性。
3、自动进行状态保存。
4、安全性较高。后台对控件的状态有检查。比如:将控件的Disabled属性同javaBean的一个布尔形变量绑订,当布尔变量为true时,组件在客户端被禁用。这时通过firefox浏览器中的工具更改组件的Disabled属性为发false,向其中输入数据,然后提交网页 ,发现该组件中输入的数据没有被服务器接受。
 
      JSF的开发工具有:
1、webSpher studio 5.1.2提供了JSF图形化托拽式开发
2、eclipse3.1 使用Exadel Studio 3.0插件(下载地址: http://www.exadel.com/)


内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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