8、Elixir 编程基础:宏、运行时与模式匹配

Elixir 编程基础:宏、运行时与模式匹配

1. Elixir 宏的奥秘

宏是 Elixir 引入的重要特性,在普通的 Erlang 中并不存在。它允许在编译时对代码进行强大的转换,减少样板代码,并提供优雅的小型领域特定语言(DSL)表达式。

1.1 宏的基本概念

宏本质上是一段 Elixir 代码,能够改变输入代码的语义。它总是在编译时被调用,接收解析后的 Elixir 代码表示,并可以返回该代码的替代版本。例如, unless 是 Elixir 提供的一个简单宏,它是 if not 的等价形式:

unless some_expression do
  block_1
else
  block_2
end

这个宏会将输入代码转换为:

if some_expression do
  block_2
else
  block_1
end

与 C 风格的宏不同,Elixir 宏受 Lisp 启发,处理的是解析后的源代码表示,因此可以访问表达式和各个代码块。

1.2 宏的应用场景

许多 Elixir 特性都是通过宏实现的,包括 unless if 表达式,以及 defmodule def 。与其他语言使用关键字实现这

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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