不许联想

本文回顾了作者2000年对于J2ME的研究经历及对其发展的预期,遗憾于其发展不如预期。文中提出FlashLite作为手机终端丰富应用的一种有效途径,并展望未来手机应用发展中Flash可能扮演的重要角色。

2000年的时候,俺就去研究过j2me,虽然知道不怎么的 ,但是由于看过一些j2ee的application,由此,认为j2me会有长足的发展。

但是,sun太JB让人失望了:东一锤子,西一榔头

7年过去了,j2me给人的感觉还是死气沉沉,可怜俺的战略眼光。

最近看一份资料,Emm,觉得在手机终端上要想丰富应用,flash lite是个确实不错的解决途径。

以flash为容器,开发各种富客户应用,不会受到各种手机的局限。

而且现在flash的新版本中支持的功能越来越多了(针对flash 9).

以后手机(移动)应用的发展是少不了的,j2me是没戏了,flash或许会一统江湖... ...

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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