强大的Scala Actor

本文介绍了一个使用 Scala Actors 模型的简单示例。通过定义多种消息类型并实现一个演员来响应这些消息,展示了如何利用 Scala 的 Actors 库进行并发编程。演员能够接收和处理各种指令,如讲话、做手势及谈判新合同等。
记一下Actor的学习吧。

原文在:[url]http://developer.51cto.com/art/200908/144044.htm[/url]

不过有些代码过时了,需要调整一下。

第二段代码应该写成这样。


import scala.actors._, Actor._

package com.tedneward.scalaexamples.scala.V4
{
[color=red] case class Speak(line : String);
case class Gesture(bodyPart : String, action : String);
case class NegotiateNewContract();
case class ThatsAWrap(); [/color]

object Actor1
{
def main(args : Array[String]) =
{
val badActor =
actor
{
var done = false
while (!done)
{
receive
{
case NegotiateNewContract =>
System.out.println("I won't do it for less than $1 million!")
case Speak(line) =>
System.out.println(line)
case Gesture(bodyPart, action) =>
System.out.println("(" + action + "s " + bodyPart + ")")
case ThatsAWrap =>
System.out.println("Great cast party, everybody! See ya!")
done = true
case _ =>
System.out.println("Huh? I'll be in my trailer.")
}
}
}

badActor ! NegotiateNewContract
badActor ! Speak("Do ya feel lucky, punk?")
badActor ! Gesture("face", "grimaces")
badActor ! Speak("Well, do ya?")
badActor ! ThatsAWrap
}
}
}
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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