GWT JSNI HelloWorld

本文介绍了一个使用JSNI(Java Script Native Interface)与GWT(Google Web Toolkit)进行交互的示例代码。该示例展示了如何从Java代码调用JavaScript函数,并反过来从JavaScript调用Java方法。具体包括调用静态方法、实例方法及带有参数的方法。

package hello.client;

import com.google.gwt.core.client.EntryPoint;
import com.google.gwt.user.client.Window;

/**
* Entry point classes define <code>onModuleLoad()</code>.
*/
public class Jsni_hello implements EntryPoint {
public void onModuleLoad() {
//类中直接调用jsni
Window.alert(hello());
//jsni中调用类中的方法
jsnicalljava();
}

/**
* 静态方法
* @return
*/
public static String javatojsni(){
return "jsni call static method";
}

/**
* 非静态方法
* @return
*/
public String javatojsni2(){
return "jsni call non-static method";
}

/**
* 带参数非静态方法
* @param str
* @return
*/
public String javatojsni3(String str){
return str.toUpperCase();
}

/**
* jsni简单方法
* @return
*/
public native String hello()/*-{
var hello='java call jsni:hello jsni';
return hello;
}-*/;

/**
* jsni里调用
*/
public native void jsnicalljava()/*-{
var str1=@hello.client.Jsni_hello::javatojsni()();
var str2=this.@hello.client.Jsni_hello::javatojsni2()();
var para="test";
var str3=this.@hello.client.Jsni_hello::javatojsni3(Ljava/lang/String;)(para);
$wnd.alert(str1+"\n"+str2+"\n"+str3);
}-*/;
}
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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