JSON-Linking data

本文介绍了一种使用JSON表达链接数据的技术——JSON-LD。重点解释了JSON-LD的设计理念、核心概念如context的作用,以及如何通过expansion和compaction操作转换JSON-LD文档。此外,还介绍了JSON-LD的flattening操作及其目的。

几类读者应该关注此规范:


  • Software developers who want to implement the algorithms to transform JSON-LD documents.
  • Web authors and developers who want a very detailed view of how a JSON-LD Processor operates.
  • Developers who want an overview of the proposed JSON-LD API.
技术坐标如下:


      JSON(RFC4627)  -->   JSON-LD 语法   --> RDF 语法

                                    |                    |

                              JSON API    JSON-LD API <-----------------web IDL

                                                         ^

                                                          |

                                                          |

                                                javascript 


其本质是一种用JSON表达linking data的技术。


JSON-LD设计为用户适应的局部视图 和 internet适应的全局视图的结合。


因此引入context的概念, 用户/应用所用的contex不同,JSON-LD的数据模型也不同。

但可以通过expansion和compaction来对JSON-LD数据模型进行remove context及add context操作,以完成JSON-LD的转换。

还有一种flatterning操作,用来对JSON-LD进行压平式的操作,得到一个确定的模型。


关于JSON-LD的串行反串行参见其他文档。


具体算法略。






内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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