2、移动DevOps:挑战解决与敏捷实践

移动DevOps:挑战解决与敏捷实践

1. 移动应用的重要性

在当今数字化转型的浪潮中,消费者对产品和服务的要求越来越高,企业需要采用新技术来保持竞争力。移动应用在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色,涵盖了在线购物、在线支付、资金转移、医疗咨询、电子学习、社交分享等众多领域。

用户对移动应用的期望也越来越高,他们希望应用性能更好、界面友好、可定制、支持多语言且功能先进,同时占用空间小。一旦应用发布时带有漏洞,维护和恢复将变得非常困难,团队需要花费大量精力查找根本原因、准备新版本、进行测试并发布热修复,这可能需要数周甚至数月的时间,在此期间用户会在应用商店留下负面评价。

例如,金融科技应用在我们的日常活动中发挥着巨大作用,人们可以使用这些应用管理财务和做出金融决策,并且通常会利用人工智能和机器学习等先进技术提供个性化推荐和见解。不同类型的移动应用,如金融科技应用和社交媒体应用,有着不同的需求和流程。金融科技应用需要有效的测试自动化策略,包括安全测试,同时对应用性能和快速频繁发布也有较高要求。

2. 移动DevOps的重要性

以一个金融科技公司XYZ为例,在采用移动DevOps之前,公司的移动应用开发和发布过程存在诸多问题:
- 功能发布周期长 :新功能每3个月发布一次,难以跟上竞争对手的步伐。
- 部署流程混乱 :没有清晰的部署流程和发布经理,导致部署过程痛苦。
- CI管道脆弱 :持续集成(CI)管道或工作流缺乏灵活性且脆弱,团队需要花费大量时间处理CI服务器、配置、网络和设备等问题。

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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