3、Windows侧边栏小工具开发实战指南

Windows侧边栏小工具开发实战指南

1. 添加和测试小工具

要将虚拟地球小工具添加到侧边栏,只需双击虚拟地球图标即可。添加后,你可以通过平移和缩放特定区域来测试该小工具,其运行效果与在Internet Explorer中托管时一样。

2. 小工具的状态与调整

侧边栏小工具具有两种状态:停靠状态和未停靠状态。
- 停靠状态 :小工具会被托管在侧边栏窗格中,尺寸有限,按照微软的设计指南,宽度应为130像素。
- 未停靠状态 :小工具会浮动在桌面上,不再停靠在侧边栏窗格中。微软建议未停靠小工具的最大尺寸为400×400像素。

当小工具的状态发生变化时,可通过处理 onUndock onDock 这两个事件来编程修改其行为。以下是修改 VirtualEarth.html 文件的代码示例:

<script>
    //---variable for the map---
    var map = null;

    //---when the gadget is undocked or docked---
    System.Gadget.onUndock=CheckDockState;
    System.Gadget.onDock=CheckDockState;

    //---check if the gadget is undocked or docked---
 
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值