黑板

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黑板

在黑板上画的可爱东东，对了右边好像是涣熊的字...俄...

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2025系统架构师---黑板架构风格
喜欢猪猪
04-27 497
‌共享数据空间（黑板）‌：存储中间假设与计算状态，作为知识源交互的媒介。‌独立知识源（Knowledge Sources, KS）‌：封装特定领域知识，异步响应黑板状态变化。‌控制策略（Control Shell）‌：动态调度知识源执行顺序，驱动问题求解进程。‌核心隐喻‌：“如同多位专家围坐在黑板前，各自根据当前信息片段提出见解，逐步逼近问题答案。黑板架构为解决“复杂问题求解”这一高阶挑战提供了系统化的工程框架。
通用黑板技术在大型分布式仿真系统中的应用.pdf
08-08
#资源达人分享计划#
协作方法——黑板模型
weixin_33860722的博客
08-27 399
黑板的概念最早由Newell提出。20世纪70年代初期，Carnagie-Mellon大学提出黑板的问题求解模型，并研制了一个黑板系统HEARSAY-II，该系统是一个语音理解系统。在多主体系统中，根据应用问题的不同特点，有许多不同的改进形式。如：Hayes-Roth的BB1和ABE；Nii的CAGE和POLIGON；Corkill的GBB；陆汝钤院士的联合黑板等。 黑板模型的基本思想： 多个...
OBYC中的GBB一般修改的解释
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少年休闲海
02-15 1万+
AUF : 无Acct.Assignmt的PP/CO订单的收货和结算  BSA : 通过561/562做库存初始化的过帐科目   INV : 库存差异导致的收入和费用科目，一般为P+L科目  VAX/VAY: 销售订单的发货成本科目   VBO : 委托加工业务，提供给供应商的库存出货科目   VBR : 处理内部发货业务，如直接消耗到成本中心、资产或内部订单等  VKA : 基于Ac
黑板架构详解
谦与谦寻的神隐
08-16 726
黑板架构（Blackboard Architecture）是一种用于解决复杂、非结构化问题的软件体系结构风格，特别适用于需要综合运用多种不同知识源的领域。它通过一个共享的“黑板”数据结构，将问题的解空间组织成一个或多个应用相关的分级结构，使得问题的表达、组织和求解变得比较容易。黑板架构在人工智能、信号处理、语音识别和模式识别等领域有着广泛的应用。其核心思想是将问题求解过程分解为多个独立的知识源，这些知识源通过共享的黑板进行协作，共同完成复杂的推理任务。
黑板架构风格
u013378687的博客
01-10 1243
黑板架构（Blackboard Architecture）是一种用于解决复杂问题的系统架构模式，其中多个独立的组件（通常称为 知识源）共同工作，通过共享一个共同的“黑板”（通常是一个全局的共享数据结构）来实现解决方案的推演的架构风格。每个组件根据黑板上的信息做出贡献，修改黑板上的状态，直到最终完成任务。
黑板模式介绍
qq_39437730的博客
10-23 1211
黑板模式的核心思想是创建一个共享的全局数据结构，称为“黑板”，不同的模块（称为知识源或代理）可以在黑板上读取和写入数据。每个模块根据黑板上的数据进行操作，并在必要时更新黑板，从而推动系统状态逐步向目标前进。
黑板体系风格
qq_52060318的博客
10-07 1061
为了解决以上的问题，大家设计软件时，逐渐有了一些共识，形成了一种风格，即黑板体系风格。：每个知识源专注于特定的标注规则，并独立地对输入的单词进行处理。：存储每个单词及其对应的词性标注，作为系统中共享的知识库。例如：自然语言处理、语音处理、模式识别、图像处理等。知识源（Knowledge Sources, KS）这种风格是这么解决以上的问题的？黑板（Blackboard）
黑板测试
weixin_65219914的博客
07-18 234
黑板测试
电容智慧黑板+校园运维集中控制管理平台
06-10
【电容智慧黑板+校园运维集中控制管理平台】是一种集成化的教育信息技术解决方案，旨在提升校园教学质量和管理效率。电容智慧黑板是这个系统的核心组成部分，它采用先进的技术和人性化设计，以提供卓越的交互体验。 ...
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基于单片机的黑板粉尘监测清除装置设计
04-24
这种装置旨在利用先进的自动化控制技术，实时监测黑板附近的粉尘浓度，并采取相应措施，保护教师的健康。 2. 单片机技术基础 单片机，即微控制器，是集成在单一芯片上的微型计算机系统，包括CPU、RAM、ROM、I/O...
黑板模型_黑板_
10-01
在IT行业中，尤其是在3D建模、游戏开发和虚拟现实（VR）领域，"黑板模型"是一个重要的元素。黑板作为一个常见的教学工具，它的数字版本在模拟真实教室环境、创建教育软件或游戏场景时非常实用。下面我们将深入探讨与...
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ZIGBEE模块(黑板)电路图.pdf
01-10
ZIGBEE模块(黑板)电路图 这是一份ZIGBEE模块的电路图，主要包括MAX232、I2C、GPIO、UART、USB-D、USB-D-、USB+、USB-、3.3V、5V等组件。下面是对该电路图的详细解释： 1. MAX232：MAX232是一个用于RS-232通信的...
行为树详解（6）——黑板模式
enternalstar的博客
01-06 1580
黑板模式的数据管理本质还是通过键值对的方式，为处理不同的情况，我们需要对每种情况提供不同的Key。因此，在实现动作节点时，属于其他模块的直接调用其他模块的接口或在其他模块内实现，属于角色行为的在动作节点内实现。在黑板中，我们需要根据这些参数生成唯一的Key，这里自然而然的就会需要对参数做封装，用泛型，用对象池。根据行为树ID，节点ID，数据ID，方法ID可以实现不同的数据获取，程序只需实现方法ID即可。同样的，我们需要有这些参数对应的结果，考虑数据类型差异，结果有效性等，自然也需要做封装。
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
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）
12-18
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。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
黑板架构
07-31
### 黑板架构的概念 黑板架构是一种软件设计模式，常用于解决复杂问题，尤其是在人工智能和数据处理领域。该模式的核心思想是通过一个共享的数据存储空间（称为“黑板”）来协调多个独立的组件或模块。这些组件可以读取和更新黑板上的数据，从而相互协作完成任务。这种架构类似于多位专家在同一块黑板上交流思想，每个人都可以基于其他人的信息进行分析，并更新黑板上的内容，以影响其他专家的工作[^1]。 ### 黑板架构的工作原理 黑板架构主要由三个部分组成：**黑板（共享数据存储）**、**知识源（处理模块）** 和 **控制机制（协调模块）**。 - **黑板**：作为中央数据存储，所有组件都可以读取和写入数据。它是组件之间通信的媒介。 - **知识源**：每个知识源是一个独立的处理模块，负责特定类型的数据处理任务。它们根据黑板上的现有数据进行计算，并更新黑板。 - **控制机制**：负责调度和协调各个知识源的执行顺序，确保系统能够有效地朝着目标前进。 在工作过程中，知识源会不断检查黑板上的数据，寻找可以处理的信息。一旦发现合适的数据，它们会进行处理，并将结果写回黑板。控制机制则决定哪些知识源应该在何时运行，以优化整体处理流程[^1]。 ### 黑板架构的应用场景 黑板架构适用于那些可以被分解为多个子任务的复杂问题。典型的应用场景包括： - **语音识别系统**：不同模块可以分别处理音频信号、语言模型和语义分析，通过黑板共享中间结果。 - **图像处理系统**：多个算法可以协同工作，例如边缘检测、特征提取和对象识别。 - **自然语言处理**：不同模块可以处理语法分析、语义理解和上下文推理。 - **专家系统**：多个专家模块可以协作解决复杂的问题，例如医学诊断或金融分析。 ### 黑板架构的优缺点 #### 优点： - **灵活性**：支持多种不同的处理模块协同工作。 - **可维护性**：模块之间解耦，便于独立开发和维护。 - **可扩展性**：可以方便地添加新的处理模块。 #### 缺点： - **性能问题**：由于多个模块共享数据，频繁的读写操作可能导致性能瓶颈。 - **复杂性**：协调多个模块的执行顺序和数据更新需要复杂的控制机制。 - **实时性限制**：使用数据库作为黑板时，可能无法满足高实时性的需求。 ### 黑板架构的实际实现方式 黑板架构可以通过多种方式实现，常见的实现方式包括： #### A. 利用数据库 - **描述**：使用数据库作为黑板，多个应用共享数据库中的信息，并可以更新数据。 - **特点**： - 便于实现信息的查询、筛选和统计，关系数据库提供了SQL的强大支持。 - 不能用于较高实时性要求的环境，因为这种实现是工作在“拉模式”下的，高频率的访问数据库会导致严重的系统性能问题[^1]。 #### B. 利用发布-订阅模式 - **描述**：采用消息队列作为黑板，队列工作在主题模式（Topic），订阅者可以接收消息，并向队列发送消息。 - **特点**： - 可以有效应用于实时性要求较高的系统，这种实现工作在“推模式”下。 - 难于实现信息的统计分析，不像数据库那样可以通过SQL支持，这些工作必须开发者自己完成[^1]。 ### 示例代码：使用发布-订阅模式模拟黑板架构 以下是一个简单的 Python 示例，展示如何使用发布-订阅模式模拟黑板架构的基本工作原理。 ```python import random from abc import ABC, abstractmethod # 模拟黑板 class Blackboard: def __init__(self): self.data = {} self.subscribers = [] def update_data(self, key, value): self.data[key] = value self.notify_subscribers(key, value) def notify_subscribers(self, key, value): for subscriber in self.subscribers: subscriber.update(key, value) def subscribe(self, subscriber): self.subscribers.append(subscriber) # 知识源基类 class KnowledgeSource(ABC): @abstractmethod def update(self, key, value): pass # 具体的知识源 class DataSourceA(KnowledgeSource): def update(self, key, value): print(f"DataSourceA received update: {key} = {value}") if key == "raw_data": processed_data = value * 2 print(f"DataSourceA processed data: {processed_data}") blackboard.update_data("processed_data_A", processed_data) class DataSourceB(KnowledgeSource): def update(self, key, value): print(f"DataSourceB received update: {key} = {value}") if key == "raw_data": processed_data = value + 10 print(f"DataSourceB processed data: {processed_data}") blackboard.update_data("processed_data_B", processed_data) # 初始化黑板和知识源 blackboard = Blackboard() source_a = DataSourceA() source_b = DataSourceB() blackboard.subscribe(source_a) blackboard.subscribe(source_b) # 模拟输入数据 blackboard.update_data("raw_data", random.randint(1, 100)) ``` ###
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