使用中间数据格式优化前端模板性能的想法

本文讨论了前端模板引擎的性能问题及解决方案,强调模板应避免携带解析开销,并提出结合机器辅助代码优化的方法。作者正在开发的新模板引擎将在JSI的下一代装饰引擎中使用,并获得JSA的支持。
前端时间这里出现了不少讨论前端模板的帖子。

我还是原来的观点,前端要做模版,最好不要带上解析开销。

一旦带上了解析开销,那么为了性能,我们必然会考虑很多很多,很多事情不敢做不能做。这可能造成很多事情不能去处理。模版的易用性也会大打折扣。

而且一旦你在前端运用了模版,说明你的前端运用已经达到一定的复杂度,如此一来,机器辅助的代码优化,就应该排上日程。
这一个过程中,如果我们能吧模版数据顺带解析成一种更有利于下次解析的方式, 那么性能问题就可以解决。


近来我也在写一个前端模版引擎,这一模板引擎计划在JSI的下一代装饰引擎中使用,而且这些东西都将得到 [url=http://www.xidea.org/project/jsa]JSA [/url]支持,在以后的JSA压缩过程中,将自动完成模版的解析,下面是一些想法。
[url]http://code.google.com/p/jsiside/wiki/Template[/url]
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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