6、项目开发:数据库迁移与密码哈希实现

项目开发:数据库迁移与密码哈希实现

1. 项目回顾与下一步计划

在继续项目之前,建议暂停并回顾代码,编写更多的单元测试和集成测试,以检验对代码的理解。若需要代码反馈,可发送包含 GitHub 仓库链接的邮件至 michael@mherman.org。

1.1 项目结构

在项目的某个阶段结束时,项目结构应如下所示:

├── README.md
├── docker-compose-dev.yml
├── docker-compose-prod.yml
└── services
    ├── client
    │   ├── Dockerfile-dev
    │   ├── Dockerfile-prod
    │   ├── README.md
    │   ├── build
    │   ├── coverage
    │   ├── package.json
    │   ├── public
    │   │   ├── favicon.ico
    │   │   ├── index.html
    │   │   └── manifest.json
    │   └── src
    │       ├── components
    │       │   ├── AddUser.jsx
    │       │   ├── UsersList.jsx
    │       │   └── __tests__
    │       │       ├── AddUser.test.jsx
    │       │       ├── Us
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
评论
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