规划网页的抓取

适当地规划网页的抓取,限制单位时间内对一个网站抓取网页的数量(例如每天不超过2万个,或者至少每隔30秒才对同一个网站发出下一个网页请求,等等),是大规模搜索引擎必须要认真对待的问题。总之,搜索引擎需要和网站“和睦相处”,它们是相互依存的。可以考虑一个网站从主页开始向下,按照链接的深度将网页组织成一层层的,上层中的网页统计上会比下层的网页重要些。这样一种认识通过PageRank得到了加强,即较靠近主页的网页通常PageRank值较高。这样,首先得到尽量多的主页,然后从主页开始的先宽搜索就应该是一个较好的策略。

  要保证每个网页不被重复抓取。由于一篇网页可能被多篇网页链接,在spider爬取过程中就可能多次得到该网页的url。于是如果不加检查和控制,网页就会被多次抓取。遇到循环链接的情况,还会使爬取器陷死。解决这个问题的有效方法是使用两个表,unvisited_table和visited_table。前者包含尚未访问的url,后者记录已访问的url。系统首先将要搜集的种子url放入unvisited_table,然后spider从其中获取要搜集网页的url,搜集过的网页url放入visited_table中,新解析出的并且不在visited_table中的url加入unvisited_table。此方法简单明了,适合在单个节点上实现。
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,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;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结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值