Yahoo 书签系统使用 Php 语言的 symfony 框架

Yahoo书签与Symfony
Yahoo 书签系统使用 Php 语言的 symfony 框架
大旗的经验告诉我们,面对大数据量的时候,机器比人更有效---题记

Yahoo! 书签 Beta版本 已经上线了 点这里

根据Yahoo 技术工程师 Michael Salisbury 介绍,Yahoo 书签使用 symfony 框架开发完成,他们选择 symfony 的理由如下:

  • 完善的开发文档
  • 清楚直观和可扩展的配置
  • 开发社区活跃
  • 大量优秀的现成组件


Michael Salisbury 把是否拥有良好的开发文档排在第一位,可见在开源框架
竞争越来越激烈的今天,没有良好的文档,或者像前些年类似JBoss靠卖文档、技术支持方式的市场正在减少。

Michael Salisbury 还特别强调,symfony 的另一个优点是良好的配置机制不只是在体现在后台控制上,在前台的界面和本地化上也十分强大。

Yahoo 书签用了 12 人/月 的工作量,今年6月中旬开始开发。 现在已经拥有了2千万用户,12个国家的语言版本。 效率可真够高的。

扯点其他的:

最近得知csdn也开发出了书签系统,用了一下,感觉还可以。尽管一天也没有用过365key ,但那是曾登高的作品,相信这次csdn的书签在各方面的表现上一定能更上一层楼了。


不 过,总结我这几年的互联网使用的经验看,自己收藏的书签从来没有用过,也很少看别人的书签。因为搜索引擎可以很快找到你需要的东西,看别人的书签,只会产生好内容真多的感觉,对自己则没有实际影响。对于内容提供商来说, 用户用脚投票(点击鼠标)出来的数据很有价值。书签和tag的性质类似,用作分类,自然有其需求所在,但内容提供商不应把分类的劳动转嫁到用户身上,或者 完全依赖用户完成分类。csdn blog 最近在自动生成tag和相关blog上的尝试很值得借鉴,当然奇虎早这么干了。

原文链接:yahoo bookmark use symfony framwork


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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