Rexsee入门视频:在线创建Android应用Hello World程序

Rexsee是一款开源Android应用开发平台,提供近2000个扩展API,支持使用HTML、CSS和JavaScript进行移动应用开发。社区提供所有API文档及源码,方便Web开发者快速上手。

作为开源的Android应用开发平台,Rexsee提供了接近2000个扩展API,简化了Android原生开发,支持Web开发者基于标准化Web开发模式,使用HTML、CSS和Javascript快速实现移动应用。Rexsee社区目前已提供了全部的扩展API说明与详细源码。 在社区项目中心可以很方便的创建应用项目,并对前端代码做在线编写。。

 

本段视频简单梳理了整个项目的创建与编译流程,便于初学者快速入门

http://v.youku.com/v_show/id_XMzk2MDI1Mjcy.html

 

关于创建Hello World程序的详细教程可下载:http://vdisk.weibo.com/s/5R_wU

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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