2月15日,学习笔记

JBoss jBPM 3.1发布: Multiple process languages and simple principles

jBPM is based on a simple principle called 'Graph Oriented Programming.' The basic ideas behind jBPM were coded in less than 120 lines, in the following classes:

JBPM还提出面向图形的编程Graph Oriented Programming http://docs.jboss.org/jbpm/v3/userguide/graphorientedprogramming.html

另外 JBpm也开始支持BPEL和Pageflow 

  • jPDL: a language with clean Java integration and superb task management features.
  • BPEL: (alpha stage) a service orchestration language based on WSDL and XML.
  • Pageflow: In JBoss SEAM, we have a simple graph based approach (with Eclipse plugin support) for defining pageflows.
  •  关于某位大虾发表的为什么他不喜欢Netbeans http://weblogs.java.net/blog/malcolmdavis/archive/2006/02/why_are_you_uni_1.html

    主要的原因只是因为他不喜欢Netbeans的字体。

    我认为Netbeans有Sun的强力支持,一定会不断完善,而Eclipse过于分散的结构,以及支持的后劲不够,使它 和Netbeans的竞争力逐渐缩小。

    Netbeans基于纯Swing的架构,在J2SE 5.0,6.0,7.0,都在不断的优化Swing,而Eclipse对于SWT的支持确仅仅限于开发工具上面。投入远远不够。

    基于纯Java的架构将逐渐被基于脚本,配置,工作流,图形等等取代,就拿Ajax来说,Eclipse对它的支持就慢了一拍。

    从个人的角度来说,Netbeans对于J2EE开发来说的确是一个梦幻工具,至少非常值得关注。



    Trackback: http://tb.blog.youkuaiyun.com/TrackBack.aspx?PostId=599551


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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