基于mvc的新闻管理系统4

本文介绍了基于MVC架构的新闻管理系统,包括管理员角色下的新闻管理、类别管理等功能,采用Servlet和JSP等技术,兼容多种开发环境和数据库版本,详细阐述了登录、前端和管理员模块,以及获取文档的方式。

1、项目介绍

基于mvc的新闻管理系统4只有管理员角色,具有新闻管理、类别管理、评论维护、链接管理等功能

2、项目技术

后端框架: Servlet、mvc模式

前端技术:jsp、css、JavaScript、JQuery

3、开发环境

  • JAVA版本:JDK1.8
  • IDE类型:IDEA、Eclipse都可运行
  • tomcat版本:Tomcat 7-10版本均可
  • 数据库类型:MySql(5.5-5.7、8.x版本都可)
  • maven项目:否
  • 硬件环境:Windows

4、功能介绍

4.1 登录

登录

4.2 前端模块

首页

新闻详情

4.3 管理员模块

新闻管理

新闻类别管理

新闻评论维护

友情链接管理

4.4 文档目录

文档目录

获取方式

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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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