OpenHarmony napi开发 - 今晚七点，连老师主讲

LAVAL社区小助手 2024-04-23 16:20:44

 

 

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NAPI篇4-NAPI应用点亮一个LED
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Napi开发指导，用于指导在devco的native++模版中封装c++代码
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网页内容演示 通过 NAPI 访问 WebContent 文件包括最小化 Servlet 示例 版权所有 2014-2015 Sven Hasselbach 根据 Apache 许可，版本 2.0（“许可”）获得许可； 除非遵守许可，否则您不得使用此文件。 您可以在以下网址获取许可证副本 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 除非适用法律要求或书面同意，否则根据许可分发的软件是按“原样”分发的，没有任何类型的明示或暗示的保证或条件。 请参阅许可证以了解管理许可证下的许可和限制的特定语言。
【遗传算法(GA)和模拟退火(SA)对翼型升阻比进行优化】基于神经网络和无导数算法的翼型优化（Matlab代码实现）
【遗传算法(GA)和模拟退火(SA)对翼型升阻比进行优化】基于神经网络和无导数算法的翼型优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于神经网络与无导数优化算法（遗传算法GA和模拟退火SA）对翼型升阻比进行优化的研究，采用Matlab代码实现。该研究结合无导数优化算法的全局搜索能力与神经网络的非线性拟合优势，构建翼型气动性能的代理模型，从而高效寻优以提升升阻比。文中涵盖了优化算法原理、神经网络建模流程、目标函数设计及Matlab仿真实现方法，适用于复杂气动外形优化场景。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事航空航天、流体力学或优化算法研究的研究生及科研人员；熟悉基本机器学习与智能优化算法的应用者。; 使用场景及目标：①掌握GA和SA在工程优化中的具体实现方式；②学习如何将神经网络与优化算法结合用于代理模型构建；③实现翼型等复杂工程问题的高效气动优化设计。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点理解神经网络训练与优化算法迭代的耦合机制，动手调试参数以加深对收敛性与优化效率关系的理解。
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