47、应用程序规划全攻略

应用程序规划全攻略

1. 应用程序维护与持续开发

应用程序的运行并非一劳永逸,硬件或配置的更改、添加额外服务器以扩展应用、优化以及解决终端用户遇到的问题等,都是应用程序维护的一部分。而持续开发也是必不可少的环节。很少有程序在首次部署时就达到完美状态。有时,人们会提出一些大家都认可的有用更改建议,但这些建议可能因规模过大或难度过高,无法纳入初始预算或计划。对于大多数程序而言,应该规划持续开发,以融入最佳或最关键的建议。不要对每一个建议都立即更新当前应用版本,而是保存这些建议,对其进行优先级排序,然后在后续版本中添加相应功能。如果做到这一点,你会感激在应用程序第一个版本中构建的版本控制功能。

2. 故障排除

在应用程序调试和部署后,有时会出现虽无错误提示但无法正常工作的情况,这时就需要进行故障排除。为了让这个过程更轻松,可以在应用程序中构建一个开关,用于开启或关闭日志记录功能。这一过程与错误捕获和错误日志记录密切相关,但又不完全相同。应该始终记录应用程序错误,但除非在进行故障排除,否则无需记录每个应用程序操作。不过,需要能够记录应用程序操作,以便在应用程序运行时找出问题根源。对于基于服务器的ASP.NET应用程序,跟踪功能可以满足大部分需求,但并非全部。可以考虑添加一个记录每个应用程序操作的开关,并在每个操作后进行检查,以确认操作是否成功执行。建议将此开关仅作为管理和维护级别的选项,并且能够针对单个用户或整个应用程序开启或关闭日志记录。

3. 创造并推广愿景

即使进行了周全的规划,如果没有清晰的愿景,知道程序如何帮助人们更轻松地完成任务、增强能力、节省时间或赋予新的功能,也难以创建出成功的程序。而且,除非是个人开发,否则可能需要让其他人

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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