用rake帮助开发erlang项目(1)

本文介绍如何利用Rake工具自动化创建Erlang项目目录结构,包括srcs、lib、bin和test文件夹,并自动生成.erlang的cookie文件,以此减少重复劳动并提高开发效率。

做项目的时候,应该让项目的自动化程度越高越好。这里有两点原因,因为在写项目的时候,我们要反复的编译和测试,一次次重复的写入相同的命令,让我感觉到疲惫。同样在学习erlang的时候我需要什么东西DRY来解放我的双手。可惜,常年在windows下编程,对make不怎么熟悉,但是在前段时间学习Ruby的过程中,让我认识到了rake!让rake来帮我解放我的双手吧!

需求:

1、每次我写项目,创建一个工程的目录,然后在其下面建立srcs文件夹,lib文件夹,test文件夹和bin文件夹。

2、每个工程包含一个.erlang的cookie文件

desc "Create project's directories!"
task :init_project do |t|
	project_directories=["srcs","lib","bin","test"]
	for folder in project_directories
		if File.exists?(folder)
			puts "#{folder} exists"
		else
			puts "#{folder} doesn't exist so we're creating"
      		Dir.mkdir "#{folder}" 
		end
	end
end

 

 

 

这里我们就可以使用rake init_project 来建立工程目录了

 

想想我们需求:

1、每次我写项目,创建一个工程的目录,然后在其下面建立srcs文件夹,lib文件夹,test文件夹和bin文件夹。

2、每个工程包含一个.erlang的cookie文件

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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