【阿里云RPA+python】阿里云RPA获取配置文件中的参数(本质是用python获取配置文件)

你好呀!我是小易同学,一名普通的不能再普通的学习者。

写文章是为了记录自己的学习过程,同时也希望能帮助到需要的人。

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一、目标

RPA的底层其实是Python语言,所以这次要解决的问题是如何用Python去获取配置文件中的参数。

二、介绍

1.此次操作的配置文件是yal文件

2.RPA编辑器有两种方式,一种是编码,另一种是可视化组件

(本质都是用代码编写的方式,只是可视化组件的方式中组件是被开发者写好了的,可以直接根据功能用)

三、结合编码和可视化来获取

1.yal配置文件

 

 编写时的基本注意点:

a.k: v:表示一对键值对(空格必须有)。

b.以空格的缩进来控制层级关系;只要是左对齐的一列数据,都是同一个层级的。

c.字符串默认不用加上单引号或者双引号;

d.​ 在下一行来写对象的属性和值的关系时,注意缩进。

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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