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Jakarta项目关注组件的可重用性,分为已发布、开发中及暂停开发的组件三大部分。涵盖Commons系列组件、HTTP组件、缓存系统等多种实用工具和技术框架。
发现Javaeye的一个问题,似乎提交的字符数超过一定的量后多出的部分会被截掉。只好再发一篇补上剩下的部分。
Jakara项目简介1

项目 <o:p> </o:p>

子项目 <o:p> </o:p>

介绍 <o:p> </o:p>

<st1:place w:st="on"> <st1:city w:st="on"> Jakarta </st1:city> </st1:place> <o:p> </o:p>

Commons<o:p></o:p>

主要关注于组件的可重用性 , 它又分为 3 个大的部分 .<o:p></o:p>

已发布的的组件 ( The Commons Proper )<o:p></o:p>

开发中的组件 ( The Commons Sandbox )<o:p></o:p>

暂时停止开发的组件 ( The Commons Dormant )<o:p></o:p>

开发小组尽量让其开发的组件对其他组件的依耐性最小 . 并且尽量保持组件的接口的稳定性 .<o:p></o:p>

The Commons Sandbox <o:p> </o:p>

Compress<o:p></o:p>

定义操作压缩文件的 API<o:p></o:p>

CSV<o:p></o:p>

CSV 文件的操作 <o:p> </o:p>

Exec<o:p></o:p>

处理外部进程的执行或管理外部环境 <o:p> </o:p>

Finder<o:p></o:p>

Unix 下的 java 类查找 <o:p> </o:p>

I18n<o:p></o:p>

地区定位 <o:p> </o:p>

Id<o:p></o:p>

标识符生成器,如数据库 id 的生成 <o:p> </o:p>

Javaflow<o:p></o:p>

获取应用程序的执行状态 <o:p> </o:p>

JCI<o:p></o:p>

Java 编译程序接口 <o:p> </o:p>

OpenPGP<o:p></o:p>

使用 OpenPGP 标识和验证数据 <o:p> </o:p>

Pipeline<o:p></o:p>

提供一个管道来处理数据对象 <o:p> </o:p>

Proxy<o:p></o:p>

创建动态代理的库 <o:p> </o:p>

The Commons Dormant <o:p> </o:p>

Commons中处于开发停顿,没有人进行维护的项目

<o:p> </o:p>


 
ECS Element Construction Set, 可以用来方便地生成类似 htmlxml 等文本 , 可以非常方便地扩展以后生成任何标记 (markup) 语言 . 可以方便地构造和解析 xml 文件 .
Http Components 提供完整的 http 协议的实现 ,java.net 包拥有更多更全面的功能
JCS Java Cache System, 它是一个分布式的缓存系统 , 它需要两个第三方的库 : Commons Logging and Doug Lea's Util Concurrent
JMeter 一个压力测试工具 , 能够测试静态和动态的资源性能
ORO 
POI 是一个用来访问 Microsoft 格式文件的 api,word,excel,csv
Regexp处理正则表达式的包
Slide目录服务框架
Taglibs参与多数标签库标准的指定
Turbine 快速的 web 应用程序开发框架
Velocity UI 模版引擎

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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