14、图像缓存与分布式系统开发实践

图像缓存与分布式系统开发实践

图像缓存机制完善

在项目中,强大的图像缓存机制已基本构建完成,但仍有一些任务待完成。

添加缓存命中计数器

为了调试缓存机制,需要激活提要屏幕底部的工具栏。该工具栏左侧有两个按钮,分别用于清除磁盘缓存和内存缓存,右侧是缓存命中计数器,显示从磁盘和内存加载的资源数量。

具体操作步骤如下:
1. 添加异步流 :打开 ImageLoader.swift ,添加以下新属性:

@MainActor private(set) var inMemoryAccess: AsyncStream<Int>? 

private var inMemoryAcccessContinuation: 
AsyncStream<Int>.Continuation? 
private var inMemoryAccessCounter = 0 { 
  didSet { inMemoryAcccessContinuation?.yield(inMemoryAccessCounter) } 
}

这里添加了一个在主 actor 上运行的异步流 inMemoryAccess ,视图可安全访问和订阅该属性。同时,利用 ImageLoader 的 actor 语义保护 inMemoryAccessCounter ,并将流延续存储在 inMemoryA

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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