Flex:MyReport下载连接和相关文章索引

演示地址

演示地址1演示地址2

相关文章

MyReport报表引擎介绍

MyReport运算符函数说明文档

Web报表引擎——MyReport2.6.1.0新功能New

Web报表引擎——MyReport 2.6.0.0新功能New

Web报表引擎——MyReport 2.5.0.0新功能

Web报表引擎——MyReport 2.3.6.0新功能

Web报表引擎——MyReport 2.3.0.0新功能

Web报表引擎——MyReport 2.2.0.0新功能

Web报表引擎——MyReport 2.1.0.1 (Flex开发版)+.Net集成示例源码

Web报表引擎——MyReport 2.1.0.0新功能

Web报表引擎——MyReport 2.0.0.0 新功能

Web报表引擎——MyReport 1.2.0.1新功能

免费授权(swc库)

版本2.3.6.0(Flash Builder 4Flex SDK 4.1)+Flex开发版(.Net集成示例)

版本2.3.0.0(Flash Builder 4Flex SDK 4.1)+Flex开发版(.Net集成示例)

版本2.1.0.1(Flex开发版)+.Net集成示例源码

版本2.2.0.0 (Flash Builder 4Flex SDK 4.1)

版本1.3.0.0 (Flex Builder 3Flex SDK 3.5,功能与2.2.0.0相同)

版本2.0.0.0 (Flash Builder 4Flex SDK 4.1)

版本1.2.0.1 (Flex Builder 3Flex SDK 3.5,功能与2.0.0.0相同)

商业授权

版本

Flex SDK

说明

授权价格

软件和服务

源程序

swc

2.6

4.14.5

1500

  • MyReport报表引擎源程序
  • 示例工程和相关说明文档
  • 开发咨询和建议
  • Bug修复

1.7

3.53.6

功能与2.6相同

1500

2.5

4.14.5

1000

1.6

3.53.6

功能与2.5相同

1000

技术支持

提供集成方案,开发咨询等。

功能定制

提供功能定制服务,费用另议。

联系方式

QQ:157859303Emailcaixh002@126.com

相关文章

MyReport专栏

*文章(包括链接)以“现状”提供,本人不提供任何明示的保证、保障或条件。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值