25、数据库管理与虚拟私有云:功能与操作指南

数据库管理与虚拟私有云:功能与操作指南

1. 数据库基本操作

在完成数据库表的设置后,我们往往需要向其中添加一些项目。添加项目的方式有多种,既可以手动逐个添加,也能通过导入批量添加,还能复制表或者使用流从其他表获取数据。
- 定义数据类型 :在创建项目时,我们会用到多种数据类型。索引和键字段的可接受数据类型有限,主要包括字符串(String)、二进制(Binary)和数字(Number)。其他字段则可以使用更多类型,如下表所示:
| 数据类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| String | 一系列字符,可包含字母、数字、标点和特殊字符 |
| Binary | 以Base64编码的二进制数据,由一系列0和1组成 |
| Number | 任何在其他编程语言中能找到的数字,以字符串形式指定 |
| StringSet | 一组字符串,作为值的数组,数组中的每个值必须是字符串 |
| NumberSet | 一组数字字符串,作为数值的数组,数组中的每个值必须是数字 |
| BinarySet | 一组二进制值,作为值的数组,数组中的每个值必须是二进制值 |
| Map | 复杂的数据分组,包含任何数据类型的条目,以属性 - 值对形式出现 |
| List | 一组支持的DynamoDB类型的数据,类似于集合,但元素可以是任何类型 |
| Boolean | 取值为true或false,表示属性的真值 |
| Null | 空白位置,始终设置为true,用于表示缺失的数据 |

  • 创建项目 <
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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