1、全栈开发:Rails、Angular、Postgres与Bootstrap的强大组合

全栈开发:Rails、Angular、Postgres与Bootstrap的强大组合

1. 全栈开发的魅力与挑战

在开发应用程序时,不同开发者往往对应用的不同部分更为熟悉。对于Rails开发者而言,可能更倾向于后端的Ruby代码,这些代码驱动着应用的业务逻辑。然而,如果能在数据库层面游刃有余地调整查询、运用高级特性,同时也能熟练处理构建动态、易用且美观用户界面所需的JavaScript和CSS,那将极大提升开发者的能力。

一个完整的应用程序通常采用分层架构,也就是所谓的“栈”。常见的结构包括用户界面、中间件和数据存储。以Rails为代表的中间件是应用核心逻辑的所在,数据存储则是保存和操作有价值数据的地方,通常是关系型数据库管理系统(RDBMS),而用户界面则由HTML、CSS和JavaScript组成,通过浏览器呈现给用户。

各层在软件的价值体现中都起着关键作用。数据存储是组织最重要资产——数据的核心所在,即使失去所有源代码,只要数据保留,组织仍能存活;反之,数据丢失则可能是灾难性的。用户界面是用户查看和输入数据的途径,优秀与糟糕的界面可能导致用户体验、数据准确性以及产品成败的巨大差异。而中间件部分,若构建不佳,修改成本高,会影响组织对变化的响应能力。

对于Rails开发者来说,深入了解数据库和前端部分能带来诸多好处。不仅能增加工具储备,提高工作效率,还能在与专业人员合作时更轻松,因为对数据库和前端有了更好的理解。

2. 关键技术介绍
  • PostgreSQL :1997年发布的开源SQL数据库,支持许多其他流行开源数据库(如MySQL)和商业数据库(如Microsof
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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