14、Django URLconf参数传递与通用视图的使用

Django URLconf参数传递与通用视图的使用

1. 捕获参数与include()的工作原理

在Django中,包含的URLconf可以接收来自父URLconf的捕获参数。例如:

# root urls.py
from django.conf.urls.defaults import *
urlpatterns = patterns('',
(r'^(?P<username>\w+)/blog/', include('foo.urls.blog')),
)
# foo/urls/blog.py
from django.conf.urls.defaults import *
urlpatterns = patterns('',
(r'^$', 'foo.views.blog_index'),
(r'^archive/$', 'foo.views.blog_archive'),
)

在这个例子中,捕获的 username 变量会被传递给包含的URLconf,进而传递给该URLconf中的每个视图函数。需要注意的是,无论包含的URLconf中的视图是否真正将这些参数视为有效参数,捕获的参数都会被传递给每一行。因此,只有当你确定包含的URLconf中的每个视图都能接受你传递的参数时,这种技术才有用。

2. 额外URLconf选项与include()的工作原理

同样,你可以像向普通视图传递额外URLconf选项一样,以字典的形式向 include() 传递额外的URLconf选项。当你这样做

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Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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