22、构建 Twitter 克隆应用:数据库与视图开发

构建 Twitter 克隆应用:数据库与视图开发

在开发一个类似 Twitter 的应用时,我们需要完成数据库的搭建与测试,以及开发应用的视图部分。下面将详细介绍具体的步骤和实现方法。

1. 数据库模块开发与测试

在数据库模块中,我们需要添加一些复杂的查询过程。例如, findUser 过程不仅要查询指定用户,还要查询该用户关注的人; findMessages 过程需要根据传入的用户名数量动态构建 SQL 查询语句,并且使用 ORDER BY LIMIT 关键字对结果进行排序和限制。

接下来是对数据库模块的测试步骤:
1. 在 Tweeter 的根目录下创建一个名为 tests 的新目录。
2. 在 tests 目录中创建一个名为 database_test.nim 的文件,并在其中输入 import database
3. 尝试使用 nimble c tests/database_test.nim 编译该文件,此时会出现 “Error: cannot open ‘database’” 错误,原因是 Nim 和 Nimble 无法找到 database 模块,该模块位于 src 目录中。
4. 在 tests 目录下创建一个名为 database_test.nim.

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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