Goat Rodeo:面向Web应用的统一数据模型

GoatRodeo是一个旨在为Web应用提供统一数据模型的项目,利用了包括Apache Hadoop在内的多项技术。它通过ZooKeeper处理分布式事务,并采用Cassandra进行持久化存储,支持Scala中的软件事务性内存。GoatRodeo的目标是让数据在不同的应用层之间自由流动,从而支撑起大规模的社交网络和交互式Web应用。

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回顾基于Scala的Web框架LiftDavid Pollak宣布了自己的下一步计划——Goat Rodeo,旨在管理好应用中的大量数据:

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我们需要一个统一的模型来构建实时的交互性Web应用,该模型来自于持久层,经由消息层及业务逻辑层传递到最终的用户。Lift加上Goat Rodeo可以完美的解决这个问题。
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“Goat Rodeo”会利用到很多Apache项目及一些边缘概念(edge concept):

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Goat Rodeo中的基本数据结构就是Q's——量子信息,编译器会检查该信息,同时能够处理JSON的任何语言都可以使用该信息。

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David对该系统的愿景就是让数据可以在不同层以及过程之间自由流动:

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  • 可伸缩的存储\
  • 分布式\
  • 通过长时存储同步浏览器的数据及数据模型(目标是让其与Lee的jsync协同工作)\
  • 统一的进程间通信,即便是跨越不同种类的进程\
  • 我相信Goat Rodeo能成为一个可伸缩性极强的系统,这样社交网络及其他交互式Web应用就能构建于其上了。\
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目前Goat Rodeo仍处在最初阶段,但David希望到夏末的时候能对其进行一些试验。

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查看英文原文:Goat Rodeo: A Unified Data Model for Web Applications

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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