Fundebug支持配置实时报警

为了满足客户对每个错误实时接收报警的需求,我们已取消报警间隔限制,支持实时报警。建议接入第三方报警服务实现真正实时,并合理配置规则避免过度报警。对于大数据量用户,选择实时报警需谨慎。

摘要: 将报警间隔设置为实时,第一时间接收提醒!

为了防止报警过于频繁,在项目设置的“报警规则”页面,我们对报警间隔做了限制,默认一个项目 30 分钟内最多报警一次。当然,时间可以调节,最少能调整到 15 分钟。然而在实际使用中,客户希望每一个错误都能够收到实时的报警。经过慎重考虑,我们决定放开限制,做到支持实时报警。

如果您配置了“实时”,我们建议:

  • 接入第三方报警(企业微信、钉钉等),做到真正意义上的实时;我们对邮件报警数量做了限制,每天累计超过 96 封则不再发送;第三方报警没有此限制;
  • 合理配置报警规则,防止报警过度;如果发现报警消息过于频繁,请及时调整报警规则;

另外,如果您的数据量很大,请谨慎选择实时报警,因为每一个错误都会发送一次报警提醒。假设一天新增 1 万个错误,那么将会收到 1 万条报警消息。

参考

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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