微软即将发布Silverlight 2.0

微软在2007年4月,向开发者提供了Silverlight 1.1(现在称为Silverlight 2.0)的alpha版.最终版本的Silverlight 2.0预计将在2008年发布.

微软已经决定将正准备发布的Silverlight 1.1更名为Silverlight 2.0,并将在2008年一季度发布的Beta版中启用Go-Live许可。界时,开发人员可以马上利用Silverlight 2.0开始创建真实应用程序了。

这一声明来自微软开发人员部门的集团副总载S. "Soma" Somasegar的博客,他对这一变化的原因进行了说明:

它包括的这些更新,准确的说并不只是像Silverlight 1.1版本号所标识的那种简单升级关系,所以我们决定直接跳到下一版本号“Silverlight 2.0”来替代“Silverlight 1.1”,我们计划在2008年第一季度交付一个Silverlight 2.0的Beta版。

新版本将支持.NET,所以开发人员可以使用C#、VB、Ruby和Python这些他们所期望的语言来编写Silverlight应用,它还提供了一些新的特性:

现在,你可以将Silverlight控件添加到你的工具箱中,然后拖到你的设计界面上,就像ASP.NET中的那样。这些控件将对布局管理(Stack + Grid)提供完整的支持,并支持socket、数据绑定、模板、网络等等。它还集成了跨网络域的解决方案,开发者可以通过它来操作任何Web上的可信来源上的资源和数据。我们还扩展和提升了媒体管道的性能和格式。

Silverlight 2.0将与跨平台.NET Framework版本一起发布,可以运行于Windows、Mac上,很快也会支持Linux,支持Internet Explorer、Firfox和Safari以及更多浏览器。

相比Silverlight 1.1 Alpha版而言,特性得到极大提升,Scott Guthrie对一些.NET具体的新特性进行了详细说明:

WPF UI Framework:当前Silverlight的Alpha版只有一些基本控件支持,和一套UI绘制的托管API,下一个Silverlight预览版将增加对WPF UI框架的高级别特性的支持,包括:可扩展的控件框架模型、布局管理器支持、双向数据绑定支持和控件模板以及皮肤支持。Silverlight中的WPF UI Framework特性将兼容上周发布的.NET Framework 3.5中的WPF UI Framework特性的子集。

丰富的控件:Silverlight将提供一系列丰富的控件,让构建富互联网应用变得更容易。下一个Silverlight预览版将增加对以下控件的支持:核心表单控件(TextBox、CheckBox、RadioButton等)、内置的布局管理控件(StackPanel、Grid等)、通用功能性控件(TabControl、Slider、ScrollViewer、ProgressBar等)和数据操作控件(DataGrid等)。

丰富的网络支持:Silverlight将提供丰富的网络支持,下一个Silverlight预览版将增加对REST、POX、RSS和WS*通信的支持,它还将增加对跨网络域操作的支持,因此,Silverlight客户端将可以操作任何可信Web来源上的资料和数据。

丰富的基本类库支持:Silverlight将包含一个功能丰富的.NET基本类库,如集合、IO、泛型、线程、全球化、XML和本地存储等。下一个Silverlight预览版还将增加对LINQ to XML的内置支持和更丰富的HTML DOM API集成。

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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