fms远程共享对象

fms远程共享对象
2011年04月01日
  Flex学习笔记之FMS3远程共享对象
  在创建一个远程共享对象之前,首先创建一个NetConnection对象并连接到服务器。一点你有一个连接,试用SharedObject类的方法来创建并更新远程共享对象。使用一个远程共享对象的步骤顺序如下:
  1.创建一个NetConnection对象并连接到服务器:
  nc = new NetConnection();
  nc.connect("rtmp://localhost/SharedBall");
  这是最简单的连接到服务器的方法。在一个真是的应用程序里面,你需要给NetConnection对象侦听事件并且定义时间处理函数。
  2.创建一个远程共享对象。当连接成功后,调用SharedObject.getRemote()在服务器上创建一个远程共享对象。
  so = SharedObject.getRemote("ballposition",nc.uri,false);
  第一个参数是远程共享对象的名次,第二个是你连接到的应用程序的URI,并且这个URI必须是试用NetConnection.connect()连接的URI。最简单的方法来识别URI就是nc.uri。第三个参数制定远程共享对象是否是永久的。
  3.连接到远程共享对象。一点共享对象被创建,在客户端试用NetConnection对象来连接到共享对象
  so.connect(nc);
  然后给共享对象发出的sync事件田间侦听
  so.addEventListener(SyncEvent.SYNC,syncHandler);
  4.在客户端同步贡献远程对象。同步远程共享对象需要两步:第一步,当一个独立的客户端发生一个变化或者设置一个data 的值,你uxyao更新远程共享对象。第二步,更新所有其他的连接到这个共享对象的客户端
  a.当客户端发出改变是要更新远程对象,试用setProerty();
  so.setProperty("x",sharedBall.x);
  你必须试用setPropery()来更新远程共享对象。远程共享对象有一个报刊属性和值的data属性。然后在Actionscript里面你不能如下这样编写值
  so.data.x = sharedBall.x
  b,当共享对象被更新,它会发出一个sync事件。通过读取共享对象的打他属性来同步其他客户端。
  shared.x = so.data.x;
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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