add cache.py

最新推荐文章于 2024-10-14 19:36:41 发布
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#Cache

博客提到当前静态图片和主题文件都已具备cache。Cache在信息技术中可提升数据读取速度，此次应用于静态图片和主题文件，有助于优化相关资源的使用。

现在静态的图片，主题文件都有cache了。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络（RNN）的数据驱动建模方法，旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模，并实现高精度的模型预测控制（MPC）。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间，通过递归神经网络学习系统的动态演化规律，构建可解释性强、计算效率高的线性化模型，进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现，涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节，具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题；②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计；③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制，同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证，深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
music_backend/ ├── .dockerignore ├── .env.example # 环境变量示例 ├── .gitignore ├── Dockerfile # Docker构建文件 ├── docker-compose.yml # Docker编排文件 ├── app.py # 应用入口 ├── config.py # 配置管理 ├── requirements.txt # Python依赖 ├── wsgi.py # WSGI入口 ├── docs/ │ └── openapi.yaml # OpenAPI规范 ├── migrations/ # 数据库迁移脚本 ├── models/ # 数据模型 │ ├── __init__.py │ ├── user.py │ ├── song.py │ ├── playlist.py │ ├── history.py │ └── cache.py ├── routes/ # API路由 │ ├── __init__.py │ ├── auth.py │ ├── music.py │ ├── playlist.py │ ├── user.py │ ├── recommendation.py │ ├── search.py │ ├── visualization.py │ ├── download.py │ ├── cache.py │ └── docs.py # API文档 ├── services/ # 业务逻辑 │ ├── __init__.py │ ├── auth_service.py │ ├── music_service.py │ ├── user_service.py │ ├── recommendation_service.py │ └── visualization_service.py ├── tasks/ # 异步任务 │ ├── __init__.py │ ├── audio_tasks.py │ └── cache_tasks.py ├── tests/ # 测试 │ ├── __init__.py │ ├── conftest.py # 测试配置 │ ├── test_auth.py │ ├── test_music.py │ ├── test_playlist.py │ ├── test_search.py │ ├── test_recommendation.py │ ├── test_cache.py │ └── test_security.py # 安全测试 ├── utils/ # 工具类 │ ├── __init__.py │ ├── jwt_helper.py │ ├── storage.py │ ├── audio_processor.py │ ├── lyric_parser.py │ ├── recommendation.py │ ├── pagination.py │ ├── error_handler.py │ ├── cache_manager.py │ ├── range_parser.py │ ├── logger.py │ └── security.py # 安全工具 └── static/ # 静态文件 ├── music/ # 音乐文件 ├── covers/ # 专辑封面 ├── avatars/ # 用户头像 └── waveforms/ # 波形数据 不需要爬虫技术了，根据该项目结构继续优化完整这个python后端项目
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db.session.add(cache) db.session.commit() return waveform def generate_spectrogram(self, song_id): """生成频谱图数据（用于高级可视化）""" audio_bytes = self.storage.fetch_audio(song_id) if ...
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