7、Python 应用的宏语言扩展与定制

Python 应用的宏语言扩展与定制

1. 宏语言的引入与 Python 的优势

许多流行应用都具备宏语言,允许用户自定义应用的行为。Python 不仅易于编写应用核心,还拥有强大的扩展性,这是其显著优势之一。用户借助 Python 宏语言可实现以下操作:
- 编写脚本 :用户能编写处理 BookSets 和 Transactions 的 Python 脚本,可在 GUI 应用内或独立运行。
- 处理事件 :如添加、编辑和删除交易等事件,用户可进行挂钩处理。
- 创建验证规则 :有助于构建更健壮的会计系统,用户可自定义规则确保数据有效性。
- 创建用户自定义查询 :系统中部分查询为硬编码,用户可自定义查询的输入和输出,但需有一定限制,例如返回适合在网格中显示的二维数组。

若使用编译语言(如 Visual Basic、Delphi 或 Visual C++)编写应用,添加宏功能会很困难。而使用 Python 编写应用核心,能轻松创建可扩展的应用。

2. 动态代码评估

用户可编写创建和操作 BookSets 与 Transactions 的 Python 脚本,但这些脚本与浏览器应用脱节。可在浏览器中提供一个命令窗口,对当前 BookSet 进行操作。若用户创建自定义导入函数并运行,点击更新键即可立即在屏幕上看到新记录。

2.1 执行命令和评估表达式

Python 提供了内置函数和语句来实现动态代码评估:
-

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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