机房收费系统讨论

在假期快要结束的时候,我们大家一起讨论了各自的机房收费系统.轮流的看了每个人的作品.我们是分两个组看得.

说说看这次作品的感受吧.

大家作品都做得很认真.由于都是第一次做作品,而且还是第一次自己独立的完成一个较大的作品.

基本功能大家可是说是都实现了.我个人的作品现在知道的有两个不足的地方.

1:使用mshflex控件的时候,没有把第一行作为标题行.这样就会使多行的数据显示的时候标题行就被挤到上边了.这个主要是测试的时候没有使用大量数据测试的原因.

2:分条件查询那里,如果选择了或,且以后,就不能删除这个条件了,这个和控件的属性设置有关.应该添加一个空选项.

大家的亮点:

1:大奎用listview显示查询的结果.感觉还是很方便的.

2:东龙设置了零时用户,界面也非常新颖,他要实现即时控制,感觉还很有想法

主要问题:

1:我们都是看到别人的软件来做的.一千个读者严重有一千个哈姆雷特.每个人对功能的理解不同.

比如结账,有人是一天就一条记录,有人是结一次一条记录.

2:结账这块,有人充值的地方没算??充卡的钱到底算哪里?理解不同

3:结账到底该不该给管理员结账.

4:下机的时候,如果没有刷卡下机如何处理.

造成这些分歧的原因就是我们没有一个需求分析.我们没有客户.没有人告诉我那个功能要怎么做.

这就是我们马上要学的软件工程.看来得好好学习软工.要不做了半天南辕北辙.

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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