11、Elixir 开发:从错误处理到应用部署全流程指南

Elixir 开发:从错误处理到应用部署全流程指南

1. Elixir 错误处理基础与 Supervisor 机制

Elixir 具有强大的容错能力,其核心哲学是 “let it crash”,即不进行防御性编程。当程序出错时,让进程崩溃,同时借助 Supervisor 机制来监控和重启进程。

1.1 制造进程崩溃

为了演示 Supervisor 的作用,我们先创建一个会导致服务器崩溃的函数。以下是具体代码:

# Client API
def crash_the_server(server, number) when is_integer number do
  GenServer.call(server,{:crash_me, number})
end
# Callbacks (Server API)
def handle_call({:crash_me, number}, _from, connection_dict) do
  {:reply, div(number,0), connection_dict}
end

操作步骤如下:
1. 打开 IEx 会话: > iex
2. 加载并编译模块: iex(1)> c "connection_tracker.ex"
3. 启动服务器: iex(2)> {:ok, server} = ConnectionTracker.start_link
4. 调用崩溃函数:

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值