25、数据库技术:MongoDB与图和三元组存储详解

数据库技术:MongoDB与图和三元组存储详解

1. MongoDB概述

1.1 支持的云平台

MongoDB支持多种公共云平台,包括:
- Amazon EC2
- dotCloud
- Google Compute Engine
- Joyent Cloud
- Rackspace Cloud
- Red Hat OpenShift
- VMWare Cloud Foundry
- Windows Azure

同时,也可以将MongoDB下载并安装在私有云上,这同样是被支持的。

1.2 高级功能许可

MongoDB的免费下载版本并非具备所有功能。若需要以下功能,必须从MongoDB公司购买MongoDB Enterprise:
| 功能 | 描述 |
| — | — |
| MongoDB Management Service (MMS) | 支持向第二个集群进行灾难恢复复制,是一种系统监控工具 |
| 安全集成 | 包括Kerberos、LDAP认证和审计 |
| 企业软件集成 | 通过SNMP(简单网络管理协议)将MongoDB与组织的监控工具集成 |
| 认证操作系统支持 | 包括对操作系统的全面测试和错误修复 |
| 按需培训 | 提供访问在线培训门户的权限 |
| 7×24支持 | 包括软件支持和错误修复 |
| 商业许可 | 允许将MongoDB用作商业产品或服务中的嵌入式数据库 |

对于企业应用程序软件,通常需要向第二个或后续站

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的应用,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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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