14、使用 Quasar 构建多平台费用跟踪器

使用 Quasar 构建多平台费用跟踪器

在当今数字化时代,拥有一款方便实用的费用跟踪应用程序对于个人和企业管理财务都至关重要。本文将详细介绍如何使用 Quasar 框架构建一个多平台的费用跟踪器,让你能够在不同设备上轻松管理和跟踪自己的费用。

1. 技术要求

在开始构建之前,我们需要了解所需的技术和工具:
- 框架 :Quasar(https://quasar.dev/),它允许我们选择多种不同类型的平台,并且提供了丰富的 UI 组件。
- 状态管理 :Pinia(https://pinia.vuejs.org/),用于处理应用程序的状态。
- 数据库 :Supabase(https://supabase.com/),一个开源的数据库提供商,具有内置的身份验证功能。

以下是具体的操作步骤:
1. 创建 Supabase 项目 :登录 Supabase 账号,创建一个名为 expense-tracker 的新项目,设置强密码并选择地理位置接近的区域。记录下项目的 URL 和 API 密钥。
2. 执行 SQL 脚本 :在 Supabase 的 SQL 编辑器中,分别执行 example-structure.sql example-categories.sql 脚本,创建所需的数据库表和插入示例数据。


                
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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