Erlang平面名字空间的缺陷及解决方案

本文探讨了Erlang中因使用扁平化的模块命名空间而导致的命名冲突问题,并提出了几种解决方案,包括调整搜索路径、为模块名添加前缀及引入模块别名等。
问题缘起:参阅 Erlang Question 邮件列表上的讨论( http://groups.google.com/group/erlang-questions/browse_thread/thread/fed4e293a015ce8)。以下回复于该邮件列表。由于用的英文还是比较粗浅,我就不费神去翻译了。

I think flat module namespaces is a defect of erlang design.

For example, I write a foo.erl, And it works well. But maybe in a late erlang version (eg. R13B) also write such module named foo.erl. Then, you can see my application goes wrong.

How to avoid things like this? Let's see the following ways:

1. Adjust module searching paths, and let user path (which contains my foo.erl) take precedence over erlang stdlib/otp path. But, this way can't always work well. If some other stdlib/otp modules use system foo.erl (not my foo.erl), Things goes wrong.

2. Write erlang modules always named with a prefix (a fake namespace. For example, projectname_foo.erl or organization_projectname_foo.erl). This way really can solve the problem. But, It seems ugly.

Is there a way let's user still can call foo:func (not call foo.erl provied by stdlib/otp, but my projectname_foo.erl)? I have a suggestion:

Can erlang provide a 'module name alias'? That is, I can rename a module's name temporarily in a module? For example:

-module(a_module_that_call_my<wbr></wbr>_foo).
-alias(foo, organization_projectname_foo). %% alias

some_func_call_foo() ->
foo:func(). %% same as: organization_projectname_foo<wbr></wbr>:func()

Currently I can do this by using the 'define' keyword. For example:

-module(a_module_that_call_my<wbr></wbr>_foo).
-define(Foo, organization_projectname_foo). %% alias

some_func_call_foo() ->
?Foo:func().

It works well, but a bit ugly.
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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