1、深入探索Windows Vista小工具开发

深入探索Windows Vista小工具开发

1. Windows Vista小工具简介

Windows Vista引入了两个全新的功能:侧边栏(Sidebar)和侧边显示(SideShow)。侧边栏小工具是一种易于使用的小型应用程序,它由桌面的一个面板(即Windows侧边栏)托管,能让用户一眼获取信息。对于熟悉HTML和JavaScript等脚本语言的开发者而言,创建侧边栏小工具并非难事。而侧边显示功能,则允许Vista在支持该功能的设备上显示信息,这些设备包括笔记本电脑的副显示屏、遥控器以及手机等外部设备。其主要优势在于,用户无需开启计算机,就能随时获取最新信息,如阅读电子邮件、查看天气报告或查找联系人的电话号码等。

2. 适合人群

本书主要面向有经验且对为Windows Vista开发小工具感兴趣的开发者,涵盖了侧边栏和侧边显示小工具的开发。对于侧边栏小工具编程,开发者需具备基本的HTML、CSS和JavaScript知识,建议有使用JavaScript构建客户端应用程序的经验。而对于侧边显示编程,开发者最好熟悉Windows应用程序开发,并了解Windows应用程序的工作原理以及与操作系统的交互方式。

3. 涵盖内容

本书是Windows Vista侧边栏和侧边显示小工具编程的综合指南,深入探讨了这两种技术以及开发者可用于构建小工具的各种支持API。对每个API的讨论都配有大量代码示例和代码清单。每一部分的结尾都有一个项目,让开发者有机会将前面章节所学的概念整合起来。具体涵盖以下主题:
- 侧边栏小工具的架构和组件
- 在Visual Studio 2005中调试侧边栏小工具
- 部署侧边栏小

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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