35、Rust网络编程:异步Redis服务器与Web应用开发

Rust网络编程:异步Redis与Web应用开发

Rust网络编程:异步Redis服务器与Web应用开发

1. 构建异步Redis服务器

在熟悉了Rust生态系统提供的异步I/O解决方案后,我们将把 rudis_sync 服务器移植到异步版本,使用 tokio futures crate。

1.1 创建项目

首先,运行以下命令创建项目:

cargo new rudis_async

Cargo.toml 中添加以下依赖:

# rudis_async/Cargo.toml
[dependencies]
tokio = "0.1.13"
futures = "0.1.25"
lazy_static = "1.2.0"
resp = { git = "https://github.com/creativcoder/resp" }
tokio-codec = "0.1.1"
bytes = "0.4.11"

这些crate的作用如下:
| crate名称 | 作用 |
| ---- | ---- |
| futures | 为处理异步代码提供更简洁的抽象 |
| tokio | 封装 mio 并提供运行异步代码的运行时 |
| l

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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