lucene新版本2.4.0 -- 新功能介绍

此版本引入多项改进,包括新增基于RAM的InstantiatedIndex,提升搜索速度;IndexWriter自动提交默认关闭,提供commit()方法增强索引控制;引入TimeLimitedCollector避免长时间搜索;支持纯布尔索引;NIOFSDirectory提高多线程读取效率;IndexWriter.expungeDeletes()回收磁盘空间。
此版本有很多改进,其中包括:

新InstantiatedIndex ( contrib /实例) :基于RAM的指数,使搜索比RAMDirectory 更快。

新IndexWriter的构建autoCommit现在默认为false 。

新的commit( )方法在IndexWriter可以让您控制更改时,visible 和长期在索引中。

机器或操作系统崩溃,或功率损耗,而IndexWriter是写入一个索引的将不再冲突。

TimeLimitedCollector增加逾搜索。

删除文件查询IndexWriter 。

纯布尔索引(没有频率,有效载荷的立场,也不是索引)使用Field.setOmitTf ( ) 。

一个新的目录执行, NIOFSDirectory ,使用java.nio的宣传短片,让多个线程读取相同的打开文件没有锁定。
 
IndexWriter.expungeDeletes ( )回收磁盘空间从删除的文件合并了部分有删节。

现在所有的过滤器返回DocIdSet不是java.util.BitSet ,使过滤器更有效和灵活。

搜索与过滤器更有效的:现在的过滤器应用到比赛前的文件已经完成。

IndexReader才能开启新的只读=真正的模式,让更好的性能在多线程环境。
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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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