Funambol Developer's Guide 中 connector development例子的问题

本文详细记录了在使用Funambol的connector进行开发时遇到的问题,包括maven命令不可用、创建的工程中pom文件报错等,并提供了相应的解决步骤。通过更改maven库地址、修复pom文件、更新插件版本和调整packaging类型,最终成功编译通过。

今天学习Funambol的connector开发,官方文档中的例子有问题。

首先,文档中提供的maven命令不可用:

mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=funambol
       -DarchetypeArtifactId=funambol-module-archetype -DarchetypeVersion=8.0.0
       -DgroupId=acme -DartifactId=acmeconnector
       -DarchetypeRepository=http://m2.funambol.org/repositories/artifacts
       -Dversion=1.0.0
通过查看提示,是指定的maven库找不到了, http://m2.funambol.org/repositories/artifacts;

解决办法:地址改为:http://m2.funambol.com/repositories/artifacts;

这样maven工程就可以创建成功了。

接着创建出来的工程中,pom文件会报错。

一个是xml的文件头,直接从别的工程拷贝覆盖一下。

然后两个maven库同样是域名错误。http://m2.funambol.org都改成http://m2.funambol.com。

另外一个插件的版本不对:

            <plugin>
                <groupId>funambol</groupId>
                <artifactId>funambol-plugin</artifactId>
                <version>1.0.8</version>
                <extensions>true</extensions>
            </plugin>

将<version>1.0.8</version> 改成<version>1.1.0-SNAPSHOT</version>

最后   把packaging的s4j改成jar  <packaging>jar</packaging>


终于编译通过。


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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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