6、深入理解XR:原理、配置与实践

深入理解XR:原理、配置与实践

1. XR工作原理与基础概念

XRD(Composite Resource Definition)版本可以有多个组合(composition),即XRD版本与组合之间存在一对多的关系。这为基础设施API提供了多态行为,使其能根据上下文工作。例如,可针对生产和暂存环境定义不同的组合。XR中定义的 CompositionRef 属性可引用特定的组合,也可以使用 CompositionSelector 根据标签匹配组合。

2. 索赔(Claim)的概念与作用

索赔是XR的代理API,通过在XRD配置中提供索赔名称属性创建。通常,索赔名称是去除XR名称开头的“X”后的名称,但这并非强制要求。索赔在以下几个方面很有帮助:
- 命名空间级授权 :XR是集群级资源,而索赔是命名空间级资源,这使我们能够创建命名空间级的授权。例如,可根据不同产品团队对命名空间的所有权分配不同的权限。
- 私有API :可将某些XR仅作为集群级的私有API供平台团队使用。例如,平台团队可能不想公开创建虚拟专用网络的XR API。
- 资源管理 :某些资源在团队之间共享,不适合在命名空间级别进行管理。
- 预配置支持 :可使用此模式支持基础设施的预配置。索赔可以引用预配置的XR基础设施,从而减少配置时间,类似于缓存。

以下是示例索赔和XR的YAML文件:
索赔YAML:


                
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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