HTML5开发框架PhoneGap实战(jQuery Mobile开发、API解析、3个经典项目实战)

最新推荐文章于 2024-03-27 15:30:56 发布
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本书介绍使用HTML5开发框架PhoneGap进行应用开发的方法，包括jQuery Mobile的运用、API解析及三个经典项目的实战经验。
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面向Web Cloud的HTML5 App开发实战：Browser&HTML5&CSS3&PhoneGap&jQuery Mobile& WebSocket&Node.js（3天）
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HTML5开发环境PhoneGap视频教程
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小强的HTML5移动开发之路
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1.0 前端框架实战经验深度解析：美团#房源选房项目＞＞＞Vue.js开发与跨端部署的那些事
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本文分享了作者跟随coderwhy教程学习前端框架Vue.js的实战经验。通过两个月源码阅读和项目实践，总结了以下核心要点： 源码阅读是解决底层问题的利器：通过分析框架源码理解AST生成、编译过程等原理性知识，形成刨根问底的学习习惯。 实践驱动的学习方法： 遇到知识盲区直接查阅技术手册或源码 通过反复练习掌握jQuery、手写深拷贝等基础技能 强调多敲多练是记忆的关键 Vue.js实战经验： 组件化开发遵循单一职责原则 合理使用props/emit、插槽、provide/inject等通信方式 深入理解响应
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jQuery Mobile权威指南：打造跨平台移动应用的实战教程
《jqm权威指南》不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的实例和实战指导，确保读者能够快速掌握并在实际项目中灵活运用jQuery Mobile进行高效开发。无论你是初级开发者还是经验丰富的专业人员，这本书都是构建现代移动...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
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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）
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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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