10、Python与COM:分布式应用及高级特性深度解析

Python与COM:分布式应用及高级特性深度解析

1. 应用分布式部署

在编写好应用程序后,我们可以通过网络对其进行分布式部署。以 BookServer 为例,它可以运行在一台计算机上,而客户端程序则运行在另一台计算机上。借助分布式组件对象模型(DCOM),我们无需更改Python代码,仅需在服务器上进行一些设置,并对客户端代码做一处修改即可。具体步骤如下:
1. 在远程服务器上启用DCOM。选择“开始” -> “运行”,输入 dcomcnfg.exe 打开配置对话框。选择“默认属性”选项卡,勾选“在此计算机上启用分布式COM”。
2. 确保服务器上正确安装了Python和PythonWin,并注册 Doubletalk COM服务器。
3. 在Visual Basic程序中找到创建 BookServer 的代码行,添加远程机器名称的参数。在“选项”对话框中添加一个额外的框,其内容存储在变量 RemoteMachine 中。启动代码如下:

Set BookServer = CreateObject ("Doubletalk.BookServer", RemoteMachine)

RemoteMachine 字符串为空,则启动本地服务器;否则,DCOM与远程机器通信并启动 BookServer 。所有对COM对象的调用和返回值(包括大型数据数组)都会自动打包并通过

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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