4、Windows Server 2003 概述:全新特性与优势展现

Windows Server 2003 概述:全新特性与优势展现

1. 活动目录(AD)改进
  • 路由算法优化 :在 Windows 2000 中,微软程序员在开发活动目录(AD)时未采用现成的最优路由算法,而是自创了一套。这或许是受“非此处发明综合征(NIH syndrome)”影响。结果是,当面对几百个以上的站点时,AD 性能会下降。而采用行业标准算法后,可处理的站点数量提升到数千个。
  • 站点间压缩选择 :部分分支机构发现,压缩和解压缩数据所需的 CPU 资源超过了节省带宽带来的好处。在 Windows Server 2003 中,用户可选择关闭站点间压缩功能。不过,启用这两个特性需要升级森林中每个域的所有域控制器(DC)。
2. 分支机构登录信息缓存

在广域网(WAN)出现故障时,如果登录依赖 WAN,员工可能无法正常登录。Windows 2000 及后续系统登录需要满足两个条件:一是工作站能找到域控制器(DC);二是活动目录成员机器能找到全局编录服务器(GC)。若只有本地 DC 而无本地 GC,WAN 故障时只能使用“缓存凭据”登录。一种解决方案是在每个站点设置 GC,但这会消耗大量 WAN 带宽,因为 GC 不仅要从同一域的其他 DC 复制数据,还要从森林中的其他域复制数据。

AD 2003 提供了一个很好的解决办法:基于 Windows Server 2003 的 DC 会在本地缓存从 GC 获取的信息。例如,若昨天在分支机构登录过,本地 DC 会通过 WAN 从 GC 收集足够信息以允许登录。今天若 WAN 故障,本地 D

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B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,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求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法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神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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