[Flex]Flash Builder Beta 2 serial number(sn)

Adobe Labs 更新了 Flash Builder Beta2 版本,提供下载地址并介绍了申请序列号的方法。新版本的中文汉化更加人性化。

详细请看:http://www.k-zone.cn/zblog/post/flash-builder-beta-2-serial-number.html
十一长假期间要数最“爽”的事情,除了雷人牌TV的“羽毛”后,还要看Adobe的动作。
Adobe Labs大换血,Flash Builder Beta 2已经提供了下载地址,新版本的体验随后放出。
我感觉的第一印象是:中文版本的汉化更人性化了,同时比较郁闷的事情是,Flash Builder Beta1的sn不适合Flash Builder Beta 2,需要重新申请。

申请地址:http://s.k-zone.cn/sn
申请方法:
1、填入Flex Builder 3 sn,然后才能获取到Flash Builder Beta 2 serial number(sn),那么Flex Builder 3 serial number(sn)在哪里获取呢?我就不明说了,大家心知肚明:)
2、需要填写一个正确的Email地址,以获取Flash Builder Beta 2 serial number(sn)
例如我获取到的Flash Builder Beta 2 serial number(sn):1424-4008-9664-3602-3439-171X(最后一位隐藏掉了,是一个小于4的数字)

Flash Builder Beta 2下载地址:(需要登录)
http://s.k-zone.cn/fbb2
同时更新的还有Flash Catalyst Public Beta 2,下载地址:(需要登录)
http://s.k-zone.cn/fcb2

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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