枚举类型,以及highcharts 的一些应用

本文详细介绍了如何在前端项目中利用高德charts进行数据可视化,并探讨了枚举类型在限制变量赋值和创建集合方面的优势。重点强调了引入highcharts.js和jquery.js的必要性,以及后端数据处理的重要性,特别是数据需要转换为数组形式以供前端使用。

http://www.findjar.cn/showjar.x?id=7714  查找jar包下载网站

 

http://api.highcharts.com/highcharts#chart.alignTicks   highcharts  api

 

枚举类型可以有构造方法,但是必须是私有的,只能在枚举的内部访问,

枚举类型 也属于一种类型,用于定义变量,以限制变量赋值,只能通过枚举名的.值来访问。

好的一点是有个enumset这样的一个util类可以创建该枚举类型的set集合,然后可以遍历这个set集合,再进行赋值

enum中可以有这样类型的常量

blue(“blue”) red(“走”)

类似这样的常量,必须重写构造器   带有一个参数

 

 

 

使用highcharts的时候,一定要先引入highcharts.js 然后引入jquery.js 否则会出现highcharts对象未定义的错误 

使用highcharts最重要的两步,第一步是前端的js ,第二步是后台数据获取后的处理。

前端的js可以根据不同的设计来处理,后端的数据处理很重要的(一定要处理成数组的形式)

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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