201128阶段二MVC框架模式、FFmpeg

学习笔记:单例、MVC与FFmpeg框架解析
本文介绍了设计模式中的单例类实现,探讨了MVC框架在软件设计中的应用,以及FFmpeg处理音视频的基础知识。通过学习,作者深化了对MVC的理解,并接触到音视频处理的底层技术。

一、学习的知识点

  1. 设计模式:比框架更小的元素 小技巧,对具体问题提出解决方案, 一个类只有一个实例。如 单例类
  2. 框架模式:一个框架可以含有一个或多个设计模式 大智慧,对软件设计进行分工,如 MVC

一)1单例类的实现

  1. 构造函数私有化
  2. 私有的静态类对象指针,静态成员要在函数外初始化
  3. 公有的静态的返回值为类对象指针的接口,如果类对象指针为NULL,则执行构造函数,返回静态类对象指针

一)2MVC框架模式

  1. M:数据模型层 操作数据库信息 和数据库进行交互
  2. V:视图层 和用户进行交互 提供操作/反馈界面
  3. C:控制层 从数据模型层中 选择相应模型进行 获取/访问数据

一)3 FFmpeg 处理音视频的框架

在这里插入图片描述

二、遇到的问题

三、当天学习的收获

熟悉了MVC框架的应用,了解视频数据的存放方式

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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