Programming Erlang读书笔记1:Why Erlang?

本文探讨了学习Erlang编程语言的五大理由,包括其在多核计算中的高效表现、热部署能力、成熟的工业应用及丰富的社区资源等。此外,文章还详细介绍了Erlang在并发、分布式及故障容忍方面的优势。
公司产品终于上线了,一切告一段落,可以有大把时间看书写字了。
新年最令人激动事:可以开始系统的学习Erlang了!
Erlang的书籍和教材还很少,《Programming Erlang》是Erlang的发明者Joe Armstrong自己写的学习Erlang的书,可谓经典
为什么要学习Erlang?现在还不知道,学完了才知道Erlang值不值得学。
搞程序的需要宗教信仰啊。

[b]Five reasons why you should learn Erlang:[/b]
1, You want to write programs that run faster when you run them on multicore computer.(多核计算)
2, You want to write fault-tolerant applications that can be modified without taking them out of service.(热部署热插拔热修改)
3, You've heard about "functional programming" and you're wondering whether the techniques really work.(函数编程)
4, You want to use a language that has been battle tested in real large-scale industrial products that has great libraries and an active user community.(成熟、库丰富、社区活跃)
5, You don't want to wear your fingers out by typing lots of lines of code.(节省代码量)

[b]What's This All About?[/b]
It's about concurrency.
It's about distribution.
It's about fault tolerance.
It's about functional programming.
It's about programming a distributed concurrent system without locks and mutexes but using only pure message passing.
It's about speeding up your programs on multicore CPUs.
It's about writing distributed applications that allow people to interact with each other.
It's about design methods and behaviors for writing fault-tolerant and distributed systems.
It's about modeling concurrency and mapping those models onto computer programs, a process I call concurrency-oriented programming.

附上一篇[url=http://docs.google.com/View?docid=ah9sz7kfxfhz_13gfpksk]Erlang开场白[/url],看了让人有些心动~
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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