19、AWS数据库服务:DynamoDB深入解析

AWS数据库服务:DynamoDB深入解析

1. 数据属性与项目

在数据库操作中,每个键值对构成一个属性,一个或多个属性组成一个项目。DynamoDB能够存储最大400KB的项目,这大约相当于50000个英文单词。每个项目至少包含一个主键和对应的值。创建属性时,必须定义数据类型,数据类型主要分为以下三类:
- 标量(Scalar) :只能有一个值,包含字符串、数字、二进制、布尔和空值数据类型。
- 字符串数据类型 :采用UTF - 8编码,最多可存储400KB的Unicode数据,且长度必须大于零。
- 数字数据类型 :可存储正负数字,最多38位有效数字,DynamoDB会去除首尾的零。
- 二进制数据类型 :以Base - 64编码格式存储二进制数据,受项目最大大小限制为400KB。
- 布尔数据类型 :可存储true或false值。
- 空值数据类型 :用于表示值未定义或未知的属性,必须包含null值。
- 集合(Set) :保存标量值的无序列表,集合内的值必须唯一,且至少包含一个值,可创建数字集合、字符串集合和二进制集合。
- 文档(Document) :用于保存不符合标量和集合数据类型约束的不同类型数据,可嵌套至32层深。
- 列表文档类型 :可存储任何类型值的有序集合,例如:

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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