推荐两篇 Grails 实战的好文

本文介绍两种Grails开发技巧:一是通过模式简化控制器代码,利用Groovy的闭包特性提高代码的可读性和可测试性;二是规避GORM的集合管理机制,提升大型Grails应用性能。

第一篇:A Pattern To Simplify Grails Controllers

 

利用模式来简化Grails的控制器。借助 Groovy 的闭包特性,让 Controller 的代码更加精炼和易测试。不过,作者只给出了一个类脚手架的模板代码,为利用此模式简化代码指出一个方向。如何结合自己项目的实际情况加以灵活运用,还需要付出更多一点的努力恐怕才行。

 

第二篇:Implementing Burt Beckwith’s GORM Performance – No Collections

 

Grails 的 GORM 基础设施让我们管理类间的关联变得非常简单,hasMany, belongsTo 即可轻松解决双向的一对多关联,addTo*和removeFrom*的魔术方法使我们不再手动维护子类集合,背后的GORM确实为我们自动在后面做了很多工作。不过,一切似乎不似如此美好,背后的性能正引起一部分人的关注,于是有了此文。如何避开GORM内置的Collection管理机制,用尽可能少的代码解决同样的需求,同时又能提升性能,此文根据 Burt Beckwith 在 InfoQ 上的一则关于GORM性能的演示视频给出了实际可用的解决方案。对于大型一点Grails应用,此文必须得拜读一下。

 

另:此两文均出自同一个博客的作者,博文后面的讨论也很有价值,不要错过。

内容概要:本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。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,同时参考中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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