pushlet之第一次亲密接触

作者计划使用Comet技术替代applet和WebSocket实现服务器端主动推送数据更新浏览器信息的功能。考虑到WebSocket存在标准未定、浏览器兼容性等问题,Comet作为备选方案,通过pushlet实现了无需插件的数据推送。
最近想要做一个监控的小项目,需要用到服务器端主动推送数据更新浏览器信息。
以前一直都是用applet来实现这个功能的,但是经过长时间的应用,发现问题还是挺多的。最主要的一个问题是要安装JRE,现在会主动安装JRE的电脑还真是不多,要客户安装的话一个是下载JRE安装包实在是太慢了,另一个是很多人都只是偶尔想上去看一眼,对安装插件兴趣不大。所以决定换一个方式实现,一个不用安装插件的方式!(所以Flash的方案也不在考虑之内了)
首先考虑的其实是websocket。毕竟现在HTML5是如此的热,想做点新的东西的时候也就毫不犹豫的想赶赶潮流。不过经过一段时间考察下来,还是放弃了。原因有几个:
1、这个协议没定稿,现在就有几个互不支持的版本,而且说不定那天一睁开眼浏览器升级了又不能用了。
2、IE8不支持。叫一群用XP的人不用IE8和自己拿头往墙上撞看起来好像没什么区别。
3、firefox等浏览器默认也不支持。叫客户设置浏览器参数,我还不如叫母猪上树算了。
4、我以为它是跟贝克利那套socket差不多的东西,谁知道完全不是那么回事,不喜欢。
退而求其次,于是想到了Comet,pushlet看起来是一个比较成熟的Comet实现,大概看了一下Demo,基本满足要求。接下来大概会深入点看一看怎么用,和效率以及稳定性之类的东西。
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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