Gone框架介绍3 - 使用gone命令,自动生成Priest函数

本文介绍了作者自建的Golang依赖注入框架Gone,集成了gin、xorm等,并提供了一个辅助工具来简化配置。作者分享了从创建项目到使用辅助工具生成Priest函数的过程,并呼吁读者在GitHub上给予支持。

我从头到尾实现了一个Golang的依赖注入框架,并且集成了gin、xorm、redis、cron、消息中间件等功能;自己觉得还挺好用的,推荐给你!也欢迎一起维护!
github地址:https://github.com/gone-io/gone
文档地址:https://goner.fun/
如果可能,请帮忙在github上点个 ⭐️ ;万分感谢!!

实际上,前面已经讲完了Gone框架的核心功能;然而由于Golang本身的问题,我们无法做到像Spring那么方便,需要手动把所有 Goner 加入(Bury)到 Cemetery。为了让Gone使用起来更方便,我们编写了一个辅助工具来自动生成 Priest 函数。下面介绍如何在一个项目中使用这个辅助工具。

完整代码可以在这里找到

1. 安装辅助工具: gone

辅助工具和Gone框架同名,也叫gone,可以使用go install进行安装,如下:

go install github.com/gone-io/gone/tools/gone@latest

安装后,可以执行gone -h命令,如果看到如下结果就是正常安装了:
gone -h

2. 创建一个名为gen-code的新项目

mkdir gen-code
cd gen-code
go mod init gen-code

3. 创建Goner

文件名:goner.go

package main

import "github.com/gone-io/gone"

//go:gone
func NewAdder() gone.Goner {
   
   
	return &Adder{
   
   }
}

//go:gone
func NewComputer(
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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