16、《云服务与Flutter游戏开发技术指南》

《云服务与Flutter游戏开发技术指南》

1. 云服务使用建议

若打算从云服务提供商处运行服务,强烈建议为此创建单独的账户。将个人账户和企业账户混用虽方便,但无法实现关注点分离。因此,在实际可行的情况下,始终为与业务相关的活动使用唯一账户。

2. 使用云存储托管对象

当你想在Flutter应用中使用对象存储时,云存储是在互联网上共享信息的绝佳解决方案,甚至可以作为无需认证的源(即公共访问)来访问。以下是使用云存储临时提供文件的具体操作步骤:
1. 使用云控制台在云服务提供商处创建一个云存储桶。由于它将用于数据存储,最佳实践是使用离请求者尽可能近的位置。如果需要为分布式受众提供服务,使用地理分散的存储桶会很有帮助。
2. 将存储桶及其内容设为公共,以便无需认证即可访问。
3. 为存储桶添加只读访问权限,以防止外部源更新数据源。
4. 上传一个测试文件,以确认访问权限并确保存储桶可从公共互联网访问。
5. 使用curl命令测试访问:

curl --request GET [STORAGE_ENDPOINT]/[PATH]/[FILE]

不同云服务提供商对云存储的命名有所不同,具体如下表所示:
| 云服务提供商 | 云存储名称 |
| ---- | ---- |
| Google Cloud | Google Cloud Storage(GCS) |
| AWS | Simple Storage Service(S3) |
| Azure | Blob Storage

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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