MVC

MVC是一种设计模式,用于将应用程序的输入、处理和输出分离。通过将应用分为模型、视图和控制器三部分,MVC有助于清晰地组织代码结构,并支持多种视图展示方式。模型负责处理业务逻辑和数据,视图负责展示数据,而控制器则处理用户输入并调用相应的模型和视图。

MVC是一个设计模式,它强制性的使应用程序的输入、处理和输出分开。使用MVC应用程序被分成三个核心部件:模型、视图、控制器。它们各自处理自己的任务。

       
视图
       
视图是用户看到并与之交互的界面。对老式的Web应用程序来说,视图就是由HTML元素组成的界面,在新式的Web应用程序中,HTML依旧在视图中扮演着重要的角色,但一些新的技术已层出不穷,它们包括Macromedia Flash和象XHTMLXML/XSLWML等一些标识语言和Web services.

       
如何处理应用程序的界面变得越来越有挑战性。MVC一个大的好处是它能为你的应用程序处理很多不同的视图。在视图中其实没有真正的处理发生,不管这些数据是联机存储的还是一个雇员列表,作为视图来讲,它只是作为一种输出数据并允许用户操纵的方式。

       
模型
        模型表示企业数据和业务规则。在MVC的三个部件中,模型拥有最多的处理任务。例如它可能用象EJBsColdFusion Components这样的构件对象来处理数据库。被模型返回的数据是中立的,就是说模型与数据格式无关,这样一个模型能为多个视图提供数据。由于应用于模型的代码只需写一次就可以被多个视图重用,所以减少了代码的重复性。

       
控制器
       
控制器接受用户的输入并调用模型和视图去完成用户的需求。所以当单击Web页面中的超链接和发送HTML表单时,控制器本身不输出任何东西和做任何处理。它只是接收请求并决定调用哪个模型构件去处理请求,然后用确定用哪个视图来显示模型处理返回的数据。

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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