DocArray Updates 0.38+0.39

DocArray最近的更新包括对Pydanticv2的全面支持,提升性能,添加BaseDocWithoutId,修复DocList订阅和类型转换错误,以及移除JinaAICloud相关功能。同时,to_json方法的返回类型从bytes变为str。

DocArray 近期更新

🆕 新功能

  • 支持 Pydantic v2 🚀 (#1652)

    此版本最重要的功能是对 Pydantic v2 的全面支持!同时我们将继续支持 Pydantic v1。

    如果您使用 Pydantic v2,您需要调整您的 DocArray 代码以适配新的 Pydantic API。请查看他们的 迁移指南

    Pydantic v2 的核心部分采用 Rust 编写,并为 DocArray 提供了显著的性能改进:JSON 序列化速度提高了 240%,并且使用 TorchTensor 等非本地类型验证 BaseDoc 和 DocList 时,速度提高了 20%。

  • 添加 BaseDocWithoutId (#1803)

    默认情况下,BaseDoc 包含一个 id 字段。如果您希望构建一个不包含此 ID 字段的模型的 API,这可能会出现问题。因此,我们现在提供了一个 BaseDocWithoutId,顾名思义,它是没有 ID 字段的 BaseDoc。

    请谨慎使用 Document,除非您明确需要删除 ID,否则仍然应使用 BaseDoc 作为基类。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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