7、Flutter开发:性能优化、资源添加与组件使用

Flutter开发:性能优化、资源添加与组件使用

1. 复杂层级对应用性能的影响

在开发过程中,如果创建了非常复杂的层级结构,从应用性能的角度来看,维护这样的关系会变得代价高昂。每当应用被调用以渲染信息时,它会尝试确定是否拥有最新的可用信息,或者是否需要进行刷新。在Flutter的渲染循环中,会观察与小部件相关的任何状态变化。一旦发现更新,就会调用相关小部件树的重建。

如果小部件树包含大型层级结构,这些结构就需要被重建,这可能会影响整个应用的性能。特别是,如果在构建上下文中还包含状态,这是Flutter开发中最常见的性能瓶颈之一。将状态隔离到小的构建上下文中将显著提高整体性能,因为状态变化将仅局限于相关的小部件,而不是整个小部件树。

2. 添加资源到Flutter应用

2.1 使用pubspec.yaml文件

pubspec.yaml文件为Flutter环境提供了一个集中管理文件。该文件包含一系列设置,如所使用的SDK版本、依赖项、资源位置和应用名称。以下是一个pubspec.yaml文件的示例:

name: sample_app
description: A new Flutter project.
publish_to: 'none' # Remove this line if you wish to publish to pub.dev
version: 1.0.0+1
environment:
  sdk: '>=2.18.2 <3.0.0'
dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  cupertino_i
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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