HDC2025开发者大会:共筑代码新纪元的创新熔炉

有幸受邀参加了华为HDC2025开发者大会,今年是第2次参加了,但是到松山湖还是第一次参加,说说我自己的感受吧,到大门那一段路是真的堵,首先是入口我是直接去的B区安检入口

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刷身份证和参会二维码领取胸牌和参会包

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参会包很贴心的准备了雨伞,果然派上了用场,后面断断续续下了很多次大雨,是大雨!
首先去了大草坪看极客马拉松的颁奖

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颁奖前有很多大佬发言,我印象最深的是HarmonyOS 6的内容

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介绍了HarmonyOS 6开发套件的特点,强调其编译构建速度更快,模拟调试场景更全面。图片分别从三个主要方面进行了详细说明。

  • 首先是编译构建方面,HarmonyOS 6开发套件提升了50%的构建速度,并减少了20%的内存占用。此外,它还支持函数级增量构建提速,并优化了本地远程缓存。
  • 其次,在运行模拟方面,HarmonyOS 6开发套件能够100%覆盖鸿蒙设备屏幕,减少30%的内存占用,并支持自定义屏幕参数和多设备并行模拟。
  • 最后,在测试调优方面,HarmonyOS 6开发套件提供了12类场景化性能调优,提升了60%的UI界面调试效率。它还支持3D复杂布局调试、弱网环境模拟调试、ArkTS内存场景调优和功耗场景调优。
    还有暂时对大厂开放的AI智能体

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    以及在跨平台深度适配方面做的努力

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    余承东余总为马拉松比赛第一名颁奖,15只参赛队伍都很厉害,创意已经运用鸿蒙新特性,还有用AI的

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    参加CodeLabs的经历和体验

    吃完午餐去A1参与了CodeLabs的调整,一开始是冲着奖品去的,但是越做越上瘾,一个下午全泡在了codeLabs那边,体验了很多鸿蒙技术和特性,主要有HarmonyOS、华为游戏、华为主题、小艺开放平台四大赛题模块

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结束后还去HarmonyOS的场馆体验了不少新东西

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早餐会和【开发者服务】HarmonyOS开发者一站式服务

22日早起参加了早餐会,内容非常丰富,收获颇丰

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早餐会结束赶到B231参加了开发者一站式服务分论坛,除了终端云服务开发者服务与平台部 总裁 望岳的讲话,还有很多优秀开发者的演讲,期间还和很多大佬添加了微信,进行了面对面的交流。因为要赶回上海,所有提前走了,很可惜没有看到后面的华为专家对应用上架审核FAQ与政策解读

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总结

参加华为HDC2025,对我而言不仅是一场科技盛会,在这里,我不仅对鸿蒙技术有了更全新的理解,更切身感受到鸿蒙生态所蕴含的强大生命力,也更加坚定了我对鸿蒙未来发展的信心。

HDC2025的现场,华为的工程师们如同探索未知的先行者,用代码勾勒出未来的图景。以HarmonyOS 6开发套件的全新升级为例,其编译构建速度提升了50%,内存占用降低了20%,显著优化了开发效率,为开发者打造出更加高效便捷的创新平台。在运行模拟与调试方面,鸿蒙实现了设备屏幕100%覆盖,内存占用进一步降低30%,UI界面调试效率提升60%,并推出了涵盖12类典型场景的性能调优能力——从弱网环境模拟、3D复杂布局,到ArkTS内存管理与功耗场景调优,每一项进步都体现了华为对技术极致打磨的专注与坚持。这些成果,不仅是对技术的突破,更点燃了开发者对鸿蒙应用无限可能的热情。

置身这场盛会,我感受到的不仅是技术的力量,更是一种来自鸿蒙生态共同体的温度。作为一名长期关注鸿蒙发展的开发者,我对华为在技术和生态建设方面的努力感到由衷敬佩,也对鸿蒙的未来充满信心。在与来自世界各地开发者的交流中,我们分享着对鸿蒙的热爱,跨越语言和文化的隔阂,共同为这片生态沃土播种希望。这种团结与信任,让我更加坚信:鸿蒙不是一条孤独的路,而是一条由无数热爱者共同铺就的宽广大道。

这次HDC2025之行,让我深刻认识到,鸿蒙正在用技术驱动创新,用生态连接未来。我坚信,在强大的技术实力和开放共赢的生态体系支持下,鸿蒙必将在智能时代持续引领潮流,为全球用户带来更高效、更自然、更美好的智能体验。
最后带大家一起领略下华为松山湖的美景

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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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