7、Django 微服务应用的数据处理与 RESTful API 构建

Django 微服务应用的数据处理与 RESTful API 构建

1. Django - MongoDB 数据处理

1.1 运用 pymongo 进行 MongoDB 的 CRUD 操作

Python 和 pymongo 与 MongoDB 协作,分为四个阶段:
1. 建立与 MongoDB 集群通信的客户端。
2. 通过客户端连接所需的数据库。
3. 关联必要的集合。
4. 对集合执行数据操作。

为实现这些阶段,我们创建四个 Python 脚本进行 CRUD 操作,步骤如下:
1. 在 django - microservices 目录下创建 pymongo - mongodb 目录,并激活虚拟环境。
2. 创建(Create) :在 pymongo - mongodb 目录下创建 create_address.py 文件,内容如下:

from pymongo.mongo_client import MongoClient
from pymongo.server_api import ServerApi

con = "mongodb+srv://django - microservice:<password>@<cluster>/?retryWrites=true&w=majority"
client = MongoClient(con, se
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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