EXT

EXT 中文站 http://www.ajaxjs.com/ajaxjs/index/

WEB 2.0的时代更加的注重用户体验,而面对java 我所知道的目前有这几种: applet、flash、flex、ajax、Dwr。

applet最古老很好,可是如果用户的机器上没有jre简直就是恶梦,flash则利用actionscript+XML与java进行通信。

flex则更历害,是通过xml直接编写,多说无益原因不一一列举。ajax则广泛采用,dwr很过失,很老土。现在如果在我们的客户端加上ext肯定效果不做,用ext做交互性很强的客户端,用ajax进行数据通信,适在很大的数据时采用applet+socket不失是一种办法。只是要对客户另做要求了。对客户的数据统计还是强烈建议jfreechart。

关于它的性能

引自:http://j-butterfly.iteye.com/blog/181060

我在刚开始做友财网的时候,就一直在犹豫是否使用EXT2.0,因为大家都知道ext-all.js这个文件就是压缩过后都是496K,这对于网站来说,光下载这个js就要花费大概4S的时间,如果网络不好可能更长。但是EXT的效果让我着迷,感觉比一般客户端的软件效果都好,最好我还是打算用EXT2.0做网站。

       通过好多朋友在全国各地测试网站的速度,发现第一次打开网页的时间大概是6秒左右,关了浏览器,第二次打开<1s。说明浏览器会自动缓存这个让人头痛的js,这一点让我很高兴!

       其次好多人说EXT的Grid性能有问题,我不同意这个说法,我觉得ext2.0的Grid性能很好,并且我在多台配置比较差的机器上都试过,没有网上那么多人所说的那么差。但是有一点一定要注意,一定要在后台采用分页的形式来反应数据,如果一次显示1000条数据,差一点配置的机器,可能浏览器会死掉!

       现在网站已经放到了外网上了,你们可以看一看速度,没有见过EXT的看一看EXT的效果。友财网 http://www.ucai8.com

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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