ResourceTracking and IResourceDeltaVisitor

Eclipse资源变更监听
本文介绍如何在Eclipse中监听资源变化,包括注册资源变化监听器、查找资源变化节点及遍历资源变化的方法。通过具体代码示例展示了如何实现文件、文件夹及项目的增删改查操作。

Any change taking place in IResource will invoke the IResource Tracking. It may be caused by mannual operation like adding/remove/rename file by mouse, or eclipse operation like building.

  1. Register resourceChangedListener
  2.  

  3. find IResourceDelta

    Each IResourceDelta is tree node, which represents a IResource

    1.   Filter the type (Eclipse Platform Level) 

      This part of work is proceed in resourceChanged(IResourceChangeEvent event) method which is only method of  IResourceChangeListener interface

       

    2. Find IResourceDelta

      event.getDelta() return the root of resourceDelta. Generally, it represents the project where the change takes place.
  4.  

  5. Traverse resourceDelta(Eclipse project level) 

    This part of work is prcessed in visit(IResourceDelta delta)method, which is the only method of IResourceDeltaVisitor interface, we can set the return value which is boolean to notify whether the traversaling proceeds. visit will be invoked whenever traversal meets a IResourceDelta. so we need to hander all types of IResource.

    sometime we are only interested in certain kinds of changes lick content change, we can achieve it by following way

    In a word, comapred to resourceChanged(IResourceChangeEvent event), visitor focus on the things taking place during the traversal process.  Besides that, each traversed node is below the visitor caller which is a IResourceDelta also .

 

  1.  

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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