1、NoSQL技术全面解析:特性、应用与选型指南

NoSQL技术全面解析:特性、应用与选型指南

1. NoSQL概述

1.1 NoSQL的发展历程

NoSQL的发展与亚马逊和谷歌的论文密切相关。谷歌的Bigtable论文和亚马逊的键值存储论文为NoSQL的发展奠定了基础。如今,NoSQL已成为一种流行的开源技术,与传统软件开发过程不同,它在商业公司大规模介入之前就以开源形式广泛传播。

1.2 NoSQL的特性

1.2.1 常见特性
  • 灵活的数据模型 :能处理多种数据类型,如列存储、键值存储、图存储、文档存储等。
  • 可扩展性 :能够轻松应对大规模数据和高并发访问。
  • 高可用性 :通过数据复制和分区等技术确保系统的高可用性。
1.2.2 不太常见的特性
  • 支持复杂查询 :部分NoSQL数据库支持复杂的查询操作。
  • 实时数据处理 :能够实时处理和分析数据。

1.3 企业级NoSQL

企业级NoSQL需要满足企业的各种需求,如数据安全、高可用性、可扩展性等。它在处理大规模数据和复杂业务场景时具有显著优势。

1.4 关注NoSQL的原因

1.4.1 IT行业的近期趋势

随着互联网的发展,数据量呈爆炸式增长,传统数据库在处理大规模数据

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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