17、利用ActiveMessaging连接消息队列及嵌入C和C++代码

利用ActiveMessaging连接消息队列及嵌入C和C++代码

1. 利用ActiveMessaging连接消息队列

1.1 问题描述

公司的大部分基础设施基于异步消息传递,需要构建一个Rails应用程序,通过向公司的中央订单处理程序发送消息来下订单。订单将存储在本地数据库中,应用程序将监听订单处理程序发出的订单状态消息,以便前端提供良好的用户体验并跟踪订单的当前状态。

1.2 准备工作

  • 执行相关安装步骤。
  • 从Rails应用程序的根目录安装ActiveMessaging插件:
mschmidt> script/plugin install \
> http://activemessaging.googlecode.com/svn/trunk/plugins/\
> activemessaging

1.3 解决方案

1.3.1 构建订单模型

在数据库中创建订单模型:

create_table :orders do |t|
  t.column :customer, :string
  t.column :product, :string
  t.column :quantity, :int
  t.column :status, :string, :default => 'OPEN'
  t.timestamps
end
<
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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