7、深入探索 Web 2.0:技术、应用与盈利模式

深入探索 Web 2.0:技术、应用与盈利模式

在当今数字化时代,互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而,网络问题如缓慢或中断的连接,可能会让企业和个人损失宝贵的时间和金钱。为了解决这些问题,一些技术应运而生,让用户即使在离线状态下也能继续使用网络应用。

1. 离线应用技术
  • Adobe AIR :Adobe 在 2007 年 6 月以测试版形式发布了 Adobe Integrated Runtime(AIR,前称 Apollo)。它允许用户在桌面运行 Flex 网络应用,即使没有网络连接。这意味着当用户无法访问互联网或 SaaS 应用服务器出现故障时,仍能保持工作效率,后续还可将工作内容与服务器同步。
  • Google Gears :同样处于测试阶段的 Google Gears 也具备类似功能,能让用户离线使用网络应用。它源于一位 Google 工程师的 20% 项目,灵感来自在网络不稳定的公交车上使用 Google Reader 的需求。基于 Google Gears 构建的 Dojo Offline(使用 Dojo 库),为离线使用网络应用提供了便捷的界面。
2. 网络服务、混搭应用、小部件和小工具

在开发新应用时,开发者无需每次都从头开始,而是可以利用现有公司的网络服务来创建功能丰富的应用。这不仅能加快开发速度,还能节省成本。

2.1 API

API(应用程序编程接口)为应用提供了访问外部服务和数据库的途径。传统的编程 API,如 Sun 的 Java API,让程序员可以在程

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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