错误集锦

本文解释了在Android应用中从Application上下文启动Activity时遇到的AndroidRuntimeException错误,并提供了通过添加FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK标志来解决该问题的方法。

Caused by: android.util.AndroidRuntimeException: Calling startActivity() from outside of an Activity  context requires the FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK flag. Is this really what you want?

报这个错是因为我在application里启动standard模式的Activity导致的。原因是:非Activity类型的Context(如ApplicationContext)并没有所谓的任务栈。而new 出的实例(Activity)是需要入栈的。补充下:一个任务栈可以有多个实例,一个实例也可以属于不同的任务栈。

解决方法:为带启动的Activity指定FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK标记位,这样启动的时候就会为它创建一个新的任务栈,这个时候带启动的Activity实际上是以singleTask模式启动的。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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