3、深入探索 Visual Studio 2017 与 Visual Basic 开发

深入探索 Visual Studio 2017 与 Visual Basic 开发

1. 学习目标概述

在本次学习中,我们将掌握以下关键技能:
- A - 1:启动并配置 Visual Studio Community 2017
- A - 2:创建 Windows 窗体应用程序
- A - 3:管理集成开发环境(IDE)中的窗口
- A - 4:更改窗体文件的名称
- A - 5:更改窗体的属性

以下是详细的操作步骤和相关知识介绍。

2. 启动并配置 Visual Studio Community 2017
2.1 启动 Visual Studio Community 2017

要启动 Visual Studio Community 2017,可按以下步骤操作:
1. 点击 Windows 10 任务栏上的“开始”按钮,在“开始”菜单中找到并点击 Visual Studio 2017。
2. 点击菜单栏上的“工具”,选择“导入和导出设置”,选中“重置所有设置”单选按钮,点击“下一步”,再选中“否,仅重置设置,覆盖当前设置”单选按钮,点击“下一步”,选择“Visual Basic”,然后点击“完成”。最后点击“关闭”关闭“导入和导出设置向导”对话框。
3. 点击菜单栏上的“窗口”,选择“重置窗口布局”,然后点击“是”。启动 Visual Studio 2017 后,屏幕显示将类似于图 1 - 8。若菜单栏中没有带下划线的字母(访问键),可通过按下键盘上的“Alt”键来显示或隐藏它们。

2.2 配置 Visual Studio 201
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值