10、异步编程与物理计算:JavaScript 的多面应用

异步编程与物理计算:JavaScript 的多面应用

1. 异步编程基础

在编程中,并发是指两个或多个计算过程在共享资源的情况下同时执行的能力。不过,JavaScript 是单线程语言,所以其并发常常通过其他方式来模拟。

JavaScript 的事件循环设计为对 I/O 操作是非阻塞的。回调是 JavaScript 中一种将函数对象作为参数传递给另一个函数,用于处理返回值的操作。例如:

function callbackFunction(result) {
    console.log(result);
}

function asyncFunction(callback) {
    // 模拟异步操作
    setTimeout(() => {
        callback("操作完成");
    }, 1000);
}

asyncFunction(callbackFunction);

Promise 则是一个代表尚未返回的函数的未来值或异常的令牌对象。

function asyncOperation() {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        setTimeout(() => {
            resolve("异步操作成功");
        }, 1000);
    });
}

asyncOperation().then(result => {
    
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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