设计模式-代理模式

代理模式:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问[DP]。

       查理当上老板之后,不是所有人都想见到他就可以见到他的,而旺卡就成为了一个类似于代理的存在,任何想要见查理的人,都要被旺卡进行第一轮的筛选,这就是代理的对一个功能:安全代理,给不同的用户不同设置不同的访问权限。

         而之后你可以通过旺卡联系到查理就是第二个功能,因为只有旺卡知道查理的手机号,旺卡给你这个手机号,你就可以联系到查理或者直接询问地址找他,这就是第二个功能:远程代理,为一个对象在不同的地址空间做局部代表,让你可以跨空间访问它。就像你和查理在不同的地方,通过旺卡这个代理人获取到手机号就可以联系到查理。

        如果是查理的亲人想要见查理,可是查理去其他地方的,那么旺卡就让家人和查理进行视频聊天,但是那个时候网络不行,课你在看的是PPT,也可能直接有个圈在界面转,这就是代理的第三个功能:虚拟代理,根据需求创建开销很大的对象,就像网页的界面刷新很快速,但是其中的图片是一张张加载的,可就是用通过虚拟代理模式来代替真实的图片。

       查理是做整体问题的宏观调控,而旺卡可以实现查理的宏观调控也可以独自做主某些用不到查理的地方,比如统计每个产品的生产量、统计每个产品的收益情况等等,而查理尚未具备这些功能,这就是代理的第四个功能:智能指引,当调用真实的对象的时候,代理处理另外的事物。比如给查理报告的时候附上收益情况等等。

 

 

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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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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