android应用开发学习纪实(7)

本文详细介绍了在Android开发过程中遇到的ContentProvider URI拼接问题,包括一个典型的错误实例:Java.lang.IndexOutOfBoundsException,以及如何通过使用Android自带的Log.d()方法定位和解决该问题。重点在于正确理解并实现ContentProvider的URI,避免因语法错误导致的数据共享失败。

注:学习资料是    《第一行代码Android》--郭霖

今天学习了内容提供器Content Provider,遇到了好多问题:

比如

java.lang.IndexOutOfBoundsException 错误;

最后发现是因为在写Uri的过程中少了一个“/”,这次解决问题的过程是从Content Provider的源头开始寻找错误,最后精确到确定的方法,因为是跨程序共享数据,一个程序调用另一个程序的API,就没有使用断点,而是直接使用了andriod自带的Log.d()方法在源头的方法中打印实现的URI,发现了URI是  content://com.example.mydatabasehelper.providerbook/24,应该是 content://com.example.mydatabasehelper.provider/book/24,在 provider和book之间少了一个“/”

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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