8、云端数据处理:Logic Apps与Azure Data Factory深度解析

云端数据处理:Logic Apps与Azure Data Factory深度解析

1. SaaS应用与RESTful Web API

如今,众多企业广泛采用软件即服务(SaaS)应用。市面上的SaaS供应商众多,几乎能满足企业所有可想象的任务需求,从票务系统到成熟的开发系统,应有尽有。然而,这些商业应用并非孤立存在,它们往往是更大体系的一部分,仅承担众多任务中的一项,这导致数据和任务分散在不同系统中。

传统方式连接这些应用颇具挑战,开发者需掌握抽象的编程语言,并编写“胶水”代码来访问架构中使用的所有系统和API。不过,随着时间推移,RESTful Web API已成为SaaS应用中数据交换和远程执行操作的事实标准。

REST即表述性状态转移,明确规定了RESTful Web API的构建方式。2000年,Roy Fielding在其论文中定义了REST概念,并提出API成为RESTful需遵循的五条规则,其中三条尤为重要:
- 客户端 - 服务器架构 :客户端和服务器相互独立。客户端生成请求发送给服务器,服务器做出响应。这种解耦方式使客户端和服务器可独立开发。
- 分层系统 :客户端请求不一定由与其通信的服务器直接响应,该服务器更像底层多个服务器结构的网关。例如,客户端向运行RESTful Web API的服务器请求数据,该服务器可联系数据库服务器,获取数据并转换为客户端能理解的格式后返回。
- 无状态性 :Web API服务器不为客户端存储状态,每个请求独立于先前请求,基于相同基础。

REST规范要求使用GET、PO

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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