18、不可变运行时与历史建模模式解析

不可变运行时与历史建模模式解析

1. 不可变运行时的工作与归档

1.1 工作跟踪与事实转换

在不可变运行时中,有一个函数用于跟踪已完成的工作。当转换一个事实时,该函数首先会生成新的标识并将其存储在日志中,然后使用这个标识生成新的事实。如果过程被中断,函数可以恢复且不会有重复工作的风险。

1.2 复制器的归档

复制器是仅追加的存储组件,在其生命周期内,占用空间会不断增加,这给系统操作员带来了挑战。不过,复制提供了解决方案。操作员可以寻找机会启用新的复制器并归档旧的复制器。单向转换就是这样一个机会,但比较少见。操作员可以在两个复制器之间放置转换函数,从而将使用新版本的网络部分与使用旧版本的部分隔离开来。组件不是就地升级,而是在升级后部署到新网络。当所有组件都升级后,旧网络上的复制器可以停止服务并归档。

操作员不必等待极端情况才归档复制器,也可以依靠应用程序的自然周期。开发人员可以使用周期模式按时间细分模型。应用程序通常只在当前周期内创建新事实,并且往往只检索少数过去周期内的事实。系统操作员可以选择以大致相当于应用程序周期的节奏轮换复制器投入使用。

在学校网络复制器的配置中,每个规范通过新的复制器拉取信息,从而用旧复制器中的事实填充它。规范中未出现的事实不会被复制,旧复制器也不会从新复制器中拉取事实。最终,新复制器包含了满足日常规范所需的所有信息。操作员可以观察事实的流动以验证流量是否已平静,然后在下一次轮换时,将最旧的复制器停止服务并归档。这种定期轮换可以自动化,以提高可靠性并降低成本。

1.3 Jinaga 运行时

Jinaga 是一个开源的参考实现,它实现了这里介绍的不

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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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