进阶必修课!深度解析 ShardingSphere-On-Cloud 新版本

ShardingSphere-On-Cloud发布了0.2.0版本,引入了CRDComputeNode,用于定义计算节点。社区将在本周六举行线上Meetup,由Contributor徐文涛分享新版本的配置、使用和设计哲学。此外,活动还包括云化方案的讨论、直播互动和答疑环节。预约直播参与精彩内容。

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核心研发在线带你“划重点”

本周四,ShardingSphere-On-Cloud 正式迎来了 0.2.0 版本发布。本次 0.2.0 版本主要为 ShardingSphere Operator 引入了全新 CRD ComputeNode,用于完整定义 ShardingSphere 架构中的计算节点。

为了使更多开发者迅速了解并高效使用新版 ShardingSphere-On-Cloud,社区特地安排了一期线上 Meetup 讲堂为大家同步讲解。本期 Meetup 将由 Contributor 徐文涛进行分享:“如何配置新版本?”、“怎样使用新特性?”、“项目背后的设计哲学是什么?”等问题均将在本周六的线上直播课上为您详答。同时,与时俱进的 ShardingSphere-on-Cloud 项目还将吸纳更多的云化方案,我们也将与大家实时分享近期的工作内容以及围绕 ShardingSphere 生态建设所做的规划与努力。

有专业硬核的技术干货分享、有 ShardingSphere-On-Cloud 新版尝鲜演练、有丰富的直播互动奖品、还有社区讲师一对一在线答疑环节... 精彩内容不容错过,尽在 4 月 15 日直播!ShardingSphere 开发者社区十分期待您的积极参与~

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欢迎预约直播 👏

本周六 14:00

线上直播间 精彩继续

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群星闪耀 · 社区讲师持续招募中

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内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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