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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