29、Laravel 实时广播与任务调度全解析

Laravel 实时广播与任务调度全解析

在现代 Web 应用开发中,实时更新和任务调度是两个非常重要的功能。实时更新可以让用户及时了解应用内的最新动态,而任务调度则可以帮助开发者自动执行一些周期性的任务。本文将详细介绍如何在 Laravel 中实现实时广播和任务调度。

实时广播基础

要实现实时广播,你需要用到 PUSHER_KEY PUSHER_SECRET PUSHER_APP_ID 这几个关键信息。当你启动应用,在一个窗口中访问嵌入了特定 JavaScript 代码的页面,在另一个窗口或终端中推送广播事件,并且队列监听器正在运行或者使用同步驱动,同时所有认证信息都设置正确时,你应该能在 JavaScript 窗口的控制台中近乎实时地看到事件日志弹出。

利用这个功能,你可以轻松地让用户在使用应用时随时了解他们的数据动态。你可以通知用户其他用户的操作、长时间运行的进程已完成,或者应用对外部操作(如传入的电子邮件或 Webhook)的响应。

如果你想使用 Pusher 或 Redis 进行广播,需要引入以下依赖:
- Pusher: pusher/pusher-php-server:~2.0
- Redis: predis/predis:~1.0

Laravel Echo:高级广播工具

Laravel 提供了一些高级工具,用于在事件广播中执行更复杂的交互,这些工具结合了框架特性和 JavaScript 库,被称为 Laravel Echo。

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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