flex使用有感

本文分享了使用Flex实现Web拓扑图的经验,包括配置、入门、与后台交互等内容,并对比了Applet和Ajax等技术。
前段时间因为项目的原因,需要在web应用中做一个拓扑图的功能,以前在web应用中没有做过交互性很强的应用,像Ajax也没有使用很多,了解了几天感觉javascript东西挺多的,做起来不太容易,比较了一下applet,应该说用applet所有的功能都可以实现,不过applet需要有jre的支持,如果客户端都要安装jre感觉不太现实,最后听同事说有个flex,flex需要flash插件的支持,不过现在网页上大多浏览上都有已经安装了flash插件了,就开始接触flex,通过一段可行性的学习,感觉flex完全能实现拓扑图的功能,从此开始接触flex了。
现在项目已经完成,闲余之下写点东西,自己用flex有一下几个感觉:
1、配置简单,下载的包,通过简单的配置就可以运行flex。
2、例子比较全面,下载包的例子感觉还比较全。
3、flex入门简单,flex的控件也不是很多,属性也很直观。
4、actionscript语言功能还挺强。
5、flex开发环境是在eclipse环境下开发的,界面很友好。
6、flex与后台交互支持web service和java类,这样对java程序来说更加方便。
7、flex与后台数据的异步交互非常快了。
从我学习中感觉flex中文资料比较少,我准备写一个入门及应用的教程,就写flex入门及应用,应用就围绕拓扑图吧。此拓扑图是使用struts+spring+hibernate,拓扑图的管理用的struts2.0实现,flex只有呈现部分。
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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