RPC入门

RPC全称是远程过程调用(Remote Procedure Call),在分布式系统中,可以在客户机上调用服务器上的服务。

RPC给我们解决了这些问题:

  1. 通讯问题
  2. 寻址问题
  3. 数据序列化与反序列化

虽然HTTP接口也可以进行远程服务调用,但由于RPC是由TCP协议支持的(也有基于HTTP协议的RPC框架),效率更高,并且RPC一般有注册中心,可以有丰富的监控管理,还可以支持长连接,所以大型企业一般用RPC来进行远程服务调用。

RPC框架结构如下:
这里写图片描述
客户端进程调用Client Stub对象,Client Stub将调用信息发送到Server Stub对象,由服务器进程调用服务器上的本地方法,将结果传给Server Stub对象,Server Stub对象将结果返回给Client Stub对象,再返回给客户端进程。至此,客户端进程就像调用本地方法一样调用了服务器上的方法。

常用RPC框架有:

  1. Dubbo
    Dubbo是阿里巴巴集团开源的一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案
  2. Motan
    新浪微博开源的Java框架
  3. gRPC
    Google开发的高性能、通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发,且支持众多开发语言
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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