sap.ui.require in SAP UI5 and require in nodejs

本文对比了UI5和Node.js中模块加载的工作原理。在UI5中,通过sap.ui.define加载依赖模块,并由Module统一管理;而在Node.js中,则利用require函数加载模块,并由Module._cache进行缓存管理。

UI5

例如我需要在controller的onShowHello里通过MessageToast弹一个消息显示在UI上,
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我需要先定义我自己的controller,该controller extend自UI5标准的controller module,路径为sap/ui/core/mvc/Controller, 而为了调用MessageToast的show方法,也必须先拿到MessageToast的实例。所以UI5里使用sap.ui.define去加载这两个依赖的module,加载完成后,会调用应用开发人员传入的回调函数,加载的两个module的内容作为两个输入参数传入该回调函数。

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UI5所有的module由jquery.sap.global.js中的Module统一管理。

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更多细节请查看我的SAP前同事Wu Ji的博客SAPUI5 walkthrough step 6 – modules, dive in – how does modules work?

当然也存在sap.ui.require这种简洁用法。一个UI5框架的使用例子:

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nodejs

逻辑和UI5类似,假设我想使用queryString这个module,只需要用nodejs标准的require函数将其引入:

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然后就可在应用代码里使用该module通过module.exports暴露出的方法:

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require调用internal/module.js里的self.require:

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然后是Module._load:

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nodejs也有类似UI5的module统一管理器:Module._cache. 每次加载module时,首先从这个管理器里查看是否该module已经加载。只有当module在管理器里不存在时才会真正加载,new一个Module对象,维护好属性后存入module管理器。

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加载好的module就是一系列function的集合:

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转载于:https://www.cnblogs.com/sap-jerry/p/8727464.html

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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