31、应用模块化:GWT 开发的全面指南

应用模块化:GWT 开发的全面指南

在 GWT 开发中,应用模块化是一项关键技术,它可以帮助开发者更好地管理项目资源、提高代码复用性和可维护性。本文将详细介绍 GWT 应用模块化的各个方面,包括资源过滤、服务器资源定义、属性管理、类替换、生成器注册以及资源注入等内容。

1. 基于模式的资源过滤

在 GWT 开发中,可以使用基于模式的过滤方法,将开发结构中的文件作为公共资源复制到运行结构中。这种方法可以对复制到输出目录的资源进行细粒度控制,其控制基于 Apache Ant 实现中的 FileSet 概念。以下是相关属性和标签的介绍:
| 属性 | 标签 |
| ---- | ---- |
| includes | include |
| excludes | exclude |
| defaultexcludes | casesensitive |

默认情况下, public 标签的 defaultexcludes 属性设置为 true ,会排除一系列文件模式,例如 **/*~ **/.#* **/CVS **/vssver.scc 。若要启用这些模式,可将该属性设置为 false

<public path="public" defaultexcludes="false"/>
</
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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