实现WebPart管理功能

本文介绍WebPart管理功能实现所需的四个关键控件:CatalogZone、DeclarativeCatalogPart、PageCatalogPart和ImportCatalogPart。文章详细解释了这些控件的作用及使用场景,包括如何通过它们进行WebPart控件的添加、关闭、删除以及导入。

实现WebPart管理功能需要用到CatalogZone、DeclarativeCatalogPart、PageCatalogPart、ImportCatalogPart这四个控件。其中CatalogZone是作为后三个控件的容器。
DeclarativeCatalogPart:以声明的方式向控件目录中添加WebPart控件。用户可以在声明性目录中选中它,将其添加到其他WebPartZone中。
PageCatalogPart:用于维护页面的控件。被关闭的关闭的控件会被添加到页目录中去,用户可以自由的使其回到其他WebPartZone 中,但是被删除的控件则从页上永久删除,无法恢复。已关闭的控件具有以下几个属性:页上不可见,也不呈现,不参与页生命周期各阶段。
ImportCatalogPart:用于向页面中导入扩展名为.WebPart的文件,可以将一些WebPart控件迅速添加的页面中。
当满足以下3各条件时,可以为一个WebPart控件导出说明文件:一、该WebPart控件具有用Personalizable属性(Attribute)标记的属性(Property)。二、Web.config文件将<webParts>配置节的enabkeExport属性值设置为true。三、WebPart控件的ExportMode属性值设置为默认值None(该值禁止导出)以外的值。如果ExportMode属性值设置为NonSensitiveData,则当用户导出说明文件时,任何敏感信息都不会被导出。

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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