2012/4/28电话面试 (海辉)

本文详细探讨了MVC模式的核心概念、AOP原理及其运行机制,同时介绍了动态代理技术的应用。此外,文章还涵盖了设计模式、语言组织能力、沟通表达能力、扑克牌字母顺序打印等内容。
1.什么是aop,aop是怎么运行的
2.最熟悉的设计模式有哪些,有什么共同点,工厂模式是什么,有什么用,
3.什么是动态代理
3.语言组织能力,沟通表达能力
4.把扑克牌的字母顺序打印出来
5.基础知识
6.什么是mvc模式,你的理解,为什么要这样做
7.什么是接口,接口有什么特点
8.什么是反射,反射的作用是什么

什么是mvc
首先让我们了解下MVC(Model-View-Controller)三元组的概念:
Model(模型):数据模型,提供要展示的数据,因此包含数据和行为,可以认为是领域模型或JavaBean组件(包含数据和行为),
不过现在一般都分离开来:Value Object(数据) 和 服务层(行为)。也就是模型提供了模型数据查询和模型数据的状态更新等功能,包括数据和业务。

View(视图):负责进行模型的展示,一般就是我们见到的用户界面,客户想看到的东西。

Controller(控制器):接收用户请求,委托给模型进行处理(状态改变),处理完毕后把返回的模型数据返回给视图,由视图负责展示。
也就是说控制器做了个调度员的工作,。

从图1-1我们还看到,在标准的MVC中模型能主动推数据给视图进行更新(观察者设计模式,在模型上注册视图,当模型更新时自动更新视图),
但在Web开发中模型是无法主动推给视图(无法主动更新用户界面),因为在Web开发是请求-响应模型。
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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