随笔

AOP编程

1、Linux基础篇(完成)
服务器架设篇(待排)

2、HeadFirst设计模式(完成)

3、http协议
HttpServletRequest、HttpServletResponse、HttpServlet源码解析

4、zookeeper源码解析(进行中)

5、java原生API解析xml,DocumentBuilderFactory,Transformer,XPath,Xstream(非)。(进行中)

6、Jackson 序列化与反序列化。JSONObject相关。json对象,java对象,jsonString,string。js数据类型。(完成)

7 、信息检索导论(待排)

8、HttpClient 在业务线工作过程中,你会有可能看到“五花八门”的HttpClient的使用方法,并且写的良莠不齐。因此,在培训的时候需要形成一套标准的httpClient使用方式。我看QunarHttpClient写的post方法只支持key value的形式的参数;在实际过程中,有很多post的请求参数会是一个json,我看这个请求里并没有实现;因此你可以考虑一下,如何写支持json参数形式的post请求

9、spring事务管理:http://www.mamicode.com/info-detail-1248286.html
spring mybatis配置多数据源:http://www.cnblogs.com/digdeep/p/4512368.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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