渐进式存储机制设想

针对业务采取不同的数据存储可能性,为了维护安全性与高可用性,区块链可以将其他数据库作为一个插件,譬如mysql传统数据库,分布式数据库等融合,企业开发应用时可以针对不同业务情形,选择不同数据库,来降低开发成本,所用的数据库接口直接以GRPC或者http方式调用.

譬如博客应用,最核心的用户资料由MySQL之类存储,用户博文由分布式数据库存储,而最后的体系激励的小游戏,譬如token,积分之类的数据,存储在区块链上,其他用户可以公开访问这些数据,提高业务的透明性,同时因为储存在区块链上,第三方钱包商可以开发积分交易所之类的,供用户交易,而博客公司无需参与,只按照设定的共识,发行激励即可.

所以开发的点在于多个数据库服务的融合的同时,对于区块链数据服务来说,可以根据业务需求,舍弃低效率的共识机制,直接采用高效率和安全性,降低去中心化,直接使共识破W,至于需要去中心高安全性的业务,可以降低效率,譬如资金跨境流通之类金融业务.

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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