16、Python脚本实用工具与对话框式GUI开发

Python脚本实用工具与对话框式GUI开发

1. 文件传输与应用管理

在Android设备与本地机器之间进行文件传输时,若要将设备中的图片传输到本地,只需用鼠标右键点击图片并选择“另存为”即可。而对于正在运行的应用,有几种关闭方式。
- 强力关闭法 :通过设备的“设置”菜单,选择“应用程序”,再选择“管理应用程序”,这里会显示当前正在运行的应用列表,其中应包含SL4A和Python For Android。若选择Python For Android,会看到类似图7 - 18的界面,点击“强制停止”按钮可使应用退出。
- 通知栏关闭法 :切换到设备的通知页面,选择SL4A服务来关闭。
- 脚本监控关闭法 :SL4A脚本监控屏幕(图7 - 20)可查看所有活动的SL4A脚本及其运行时长。点击“全部停止”按钮可强制当前运行的脚本退出;选择httpd2.py行可切换到该脚本显示的屏幕,再按硬件“返回”按钮可退出脚本。

以下是操作流程的mermaid流程图:

graph LR
    A[关闭运行的应用] --> B{选择关闭方式}
    B --> C[强力关闭]
    B --> D[通知栏关闭]
    B --> E[脚本监控关闭]
    C --> F[进入设置菜单]
    F --> G[选择应用程序]
    G --> H[选择管理应用程序]
    H --> I[选择Python For Android]
 
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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