闭环

这是一个系列文章，从各个角度来评估一个问题：“我的业务要不要用 AI ？能不能用 AI？” 本期评估角度——学习 往期内容： 我的业务要不要用人工智能？引入AI前你需要评估的（一） ) 我的业务要不要用人工智能？引入AI前你需要评估的（二） ) 「持续学习」是人工智能的灵魂 前两篇已经解释了，基于规则的能力边界很小，很多实际问题无法通过规则的方法来解决。 人工智能可以扩大计算机的能力边界 。 除了扩大能力边界外，人工智能还有一个非常重要的特性—— 持续学习，不断提升能力上限 。 大家都知道 AlphaGo 在围棋上战胜了世界上最厉害的围棋高手，但是大家可能不知道的是： AlphaGo Zero （AlphaGo的升级版），从空白开始自学围棋，3天就战胜了 AlphaGo，战绩是100 : 0。 也就是说：机器通过 7x24 的持续和快速的学习，只需要3天时间就能超越人类十几年的积累。 AlphaGo 的例子有些极端，很多场景下机器的学习速度不会那么的快，我想表达的重点是： 过去，计算机的能力上限就是人类赋予的，需要人类告诉计算机怎么做才行。 现在，人工智能可以自学成才，不受人类认知边界的束缚。 未来，人们担心机器会全面超越人类，甚至对人类产生威胁。 事实上，人工智能在图像识别、人脸识别、语音识别等很多领域已经超越 对于人工智能能力有多大的问题，人类已经给人工智能分好了级别：

　　次小生成树是指在一个树中除最小生成树外第二小的生成树，因此它是在最小生成树算法上衍生的。首先在求出最小生成树后，假如我们要加上一条树外的边，这样就会形成一个闭环，然后将这个闭环的最大 的边删除，那么剩下的依然是一个树，如果这个树<=最小生成树，那么它就是次小生成树。 　　如果我们要加边的话，加的肯定是树外的边，这个用一个标记数组就行，然后我们还要找闭环的最大边值， 1。secondprim算法 来源： https://www.cnblogs.com/mzchuan/p/11828010.html

数据闭环，并不是说我们要将所有的功能全包揽在身上，不依赖其他业务方，也不依赖中台。而是想强调一件事，那就是业务问题排查过程尽量不要牵扯过多团队，因为数据链路越长越乱处理问题时效性越差，服务性能往往也不尽人意。我先分享个案例给你，或许能帮助你理解和产生共鸣。 我们有一个内容渠道是直播，渠道权限和创建直播间入口都是我们来维护的，但是创建直播后的内容保存接口是直播团队维护的，保存接口会校验达人权限和等级，而校验接口又是另外一个团队提供的，他们对我们缓存进行了封装。最近发现权限校验异常频发，原因是缓存和 数据库 状态不一致。可是对于达人或者不知情的人来说，在达人创作平台上碰到的问题就应该由创作端来负责，可真正出现问题的环节不在我们这。 上面的例子暴露出了很多问题，比如业务不是独立性的、其他服务直接共享了缓存。没有备忘录，其他同事根本不会知道还有这种隐藏的逻辑。这就好比一个枚举类在这个系统上修改了，但是在另外一个使用到它的系统却没有同步修改，灾难往往就在不久的将来。想要避免这些问题，那就要做好服务拆分。业内推荐的微服务拆分一般有以下四种： 1、基于业务逻辑拆分 一个内容从达人生产到用户能看到，需要经过很多中间过程。涉及到用户成长体系、渠道权限管理、频道样式创作、内容机审人审质检等等。如果中间环节都拆分成单独的业务，而各种样式内容的站内站外分发交由各个频道独立处理

输入信号为目标速度 -->（电流闭环）-->反馈实时速度 注意： FUN_PID（目标速度 - 反馈实时速度） 作为目标电流 ，传递给内环的电流闭环 转载请标明出处: 串级PID控制（多闭环PID控制）的理解 文章来源: 串级PID控制（多闭环PID控制）的理解

废话： 网上查了很多+看了一本ROS书，觉得很多知识都是在反复做基础工作或者wiki搬运，毕竟大家都是一边学一边弄，无可厚非，感受就是：为什么我想要的那么难找，no silver bullet。 ROS感觉上更适用于有一定编程基础的人作为得心应手的工具，拿来作为零基础的人学习或者思维训练的材料或者入门C++/Python/机器人控制有些不合适，毕竟为了通用性和复用性用法定死了。当然，很多时候我们就是想要个工具就是了。 好了，既然是工具，那我们做控制的就得做个闭环出来对吧。 正文： 一、准备工作 ROS小车当做移动机器人来看，自然就分机械部分（含电机），驱动器，控制器，主控电脑。 目前看到小车的底盘搭建有这样几种方式： 1、淘宝买； 2、stm32或其他做驱动板+Arduino或其他做控制器+树莓派等做主控（下位机）； 3、CAN驱动器+CAN主站设备（CAN卡等）+Ubuntu电脑。 如果自行搭建小车推荐这个博客： https://blog.csdn.net/forrest_z/article/category/6703051 有些小问题刚好当做课后题了。 由于我时间有限，选择了淘宝买这个路线，省了很多麻烦，因此底盘这里不多说了。 ROS的闭环当然逃不开ROS的消息机制，重点了解TOPIC的发布和订阅就好，一些topic的数据类型基本是固定的。还有一些小技巧如： rostopic

什么叫闭环分享？闭环分享又能做些什么？这就涉及到传统认识中关于分享行为的一片盲区。很多人认为分享功能只要能让更多的人看到就算是成功的。但是这里的“成功”只是成功让更多用户看到而已，至于能否把这些用户有效转化则是未知……用户分享了内容却不一定带来新用户，这就是分享行为的盲区。闭环分享则是兼顾分享出去+拉新回来，更加重视提升拉新成功率。 举个简单又实用的例子。用户A是新裤子的乐迷，一看完节目就从爱奇艺App中把《乐队的夏天》第9期分享到了朋友圈。 用户B手机里已有爱奇艺App，那么点击选择在爱奇艺中播放的话就会直接启动App，无需搜索直接进入《乐队的夏天》第9期的播放页面。 用户C，未安装爱奇艺，因而点开后会提示下载安装客户端。（非常可惜的是爱奇艺的链接不含首次打开场景恢复功能，不然用户C在安装好App之后打开进入的第一个页面也会是第9期的播放页面。在这里强势推荐一波MobTech的ShareSDK，首次打开也能场景恢复~） 无论如何，在这个分享的过程中，通过提示未安装客户端的用户“下载爱奇艺App”，已经非常自然地实现了用户转化。所以说，让更多的用户看到，这是闭环分享（ShareSDK）的第一步，引导受吸引的用户下载App使用App才是它的核心。 “闭环分享=分享出去+拉新回来”就是通过用户的社交分享行为引导用户下载App（对于未安装App的用户），或是在App内观看

运动控制 是 自动化 的子领域，包括以受控方式移动机器部件所涉及的系统或子系统。所涉及的主要部件通常包括 运动控制器 ，能量放大器和一个或多个 原动机 或 致动器 。运动控制可以是 开环 或 闭环 。在开环系统中，控制器通过放大器向原动机或执行器发送命令，并且不知道是否实际实现了期望的运动。典型系统包括 步进电机 或风扇控制。为了更精确地进行更严格的控制，可以在系统中添加测量装置（通常靠近末端运动）。当测量值转换为发送回控制器的信号，并且控制器补偿任何错误时，它将变为闭环系统。 通常，使用某种类型的装置来控制机器的位置或速度，例如 液压泵 ， 线性致动器 或 电动机 ，通常是 伺服机构 。运动控制是 机器人 和 数控 机床 的重要组成部分，但在这些情况下，它比使用专用机器更复杂，因为 运动学 通常更简单。后者通常被称为 通用运动控制 （GMC）。运动控制广泛用于包装，印刷，纺织， 半导体生产 和装配业。运动控制包含与物体运动相关的每种技术。它涵盖了从微型系统（如硅型微感应执行器）到微型系统（如空间平台）的每个运动系统。但是，如今，运动控制的重点是具有电动执行器（如直流/交流伺服电机）的运动系统的特殊控制技术。机器人操纵器的控制也包括在运动控制领域中，因为大多数机器人操纵器由电伺服马达驱动，关键目标是控制运动。 [1] 概述 编辑 ] 运动控制系统的基本架构包含： 用于生成设定点