YUI学习初步总结

  一段时间的YUI2框架的学习应用,也有了一些自己的心得。
  YUI2的核心基础就是yahoo\dom\event这三部分,YUI的utility部分更加像是组件的工具集,YUI的widgets就是YUI所完成的一些组件。  而我们亦可以基于yahoo-dom-event的基础 ,使用工具集utility 开发出像YUI widgets类似的组件。
  打个比方:就像在沙滩上我们使用yahoo-dom-event的沙子使用utility这样的工具,打造出各种不同的沙堡。
 
   一,说说YUI2的核心基础,将各个浏览器中dom操作,event操作,一些通用的操作的大部分差异给封装起来,使用时,可以省略浏览器的探测代码。同样YUI提供了YAHOO.ua变量来描述浏览器环境,亦是说,引入yahoo-dom-event.js就已经知晓了浏览器环境。


   二,utility里面的各种特性工具,比如动态加载的Get、拖拽特效的dragdrop、动画效果的animation等等。
  
   最后说说组件的使用,一般来说使用YUI组件,

   1,初始化其构造方法,一般带配置参数。

 

   2,在组件运行时同样想做特殊的处理,YUI框架提供了两种接口:

    一种是使用提供的Event接口来处理,接口有限;

    另一种方式就是覆盖其原始的处理方法,难度有点大,深入源代码。

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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