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move_base的rqt_graph图结构

时间: 2023-10-29 09:03:08 浏览: 190
move_base是ROS中的一个导航栈的核心模块,用于进行机器人的路径规划和导航。在使用move_base模块时,可以通过rqt_graph工具来可视化其图结构。 rqt_graph是ROS中的一个工具,可以用来显示ROS节点和它们之间的通信关系。在move_base的rqt_graph图结构中,通常包含以下几个节点和话题: 1. move_base节点:这是导航栈中负责路径规划和导航的核心节点。它通过订阅来自其他节点的目标位置信息,并根据机器人当前位置和地图信息进行路径规划,最终发布机器人的速度指令。 2. map节点:这是导航过程中的地图节点,它提供机器人所在环境的地图信息。move_base节点会订阅该节点发布的地图信息,用于路径规划。 3. amcl节点:这是一个自适应蒙特卡洛定位(Adaptive Monte Carlo Localization)节点。它通过订阅来自机器人的底盘信息和地图节点发布的地图信息,来进行机器人的精确定位。move_base节点会订阅该节点发布的机器人当前位置信息。 4. goal节点:这是用户输入导航目标位置的节点。通常,用户可以通过RViz等工具指定机器人需要前往的目标位置。goal节点会将目标位置信息发布给move_base节点。 在rqt_graph图结构中,这几个节点之间会存在许多话题(Topics)和服务(Services)来实现通信。例如,goal节点可以通过发布目标位置信息的话题与move_base节点通信,map节点可以通过发布地图信息的话题与move_base节点进行通信。同时,move_base节点可能会提供一些服务,让其他节点可以请求机器人的导航服务。 通过使用rqt_graph工具,我们可以清晰地了解move_base模块内部各节点之间的通信关系,帮助我们更好地理解导航过程中各个模块的工作原理。
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EPRobot@EPRobot:~/robot_ws/src/eprobot_start/script/one_car_pkg$ roscd usb_cam EPRobot@EPRobot:/opt/ros/melodic/share/usb_cam$ source /opt/ros/melodic/setup.bash EPRobot@EPRobot:/opt/ros/melodic/share/usb_cam$ cd ~/robot_ws EPRobot@EPRobot:~/robot_ws$ source devel/setup.bash EPRobot@EPRobot:~/robot_ws$ roslaunch eprobot_start one_car_start.launch ... logging to /home/EPRobot/.ros/log/9641654e-6234-11f0-a6b3-e45f0131f240/roslaunch-EPRobot-2443.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. 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[ INFO] [1752663855.480798436]: using default calibration URL [ INFO] [1752663855.484462140]: camera calibration URL: file:///home/EPRobot/.ros/camera_info/head_camera.yaml [ INFO] [1752663855.491997843]: Starting 'head_camera' (/dev/video0) at 1280x960 via mmap (yuyv) at 30 FPS [ INFO] [1752663855.661129732]: Using transport "raw" Unable to init server: Could not connect: Connection refused (image_raw:2519): Gtk-WARNING **: 19:04:15.720: cannot open display: [ WARN] [1752663855.904948901]: unknown control 'focus_auto' process[base_to_link-4]: started with pid [2537] [image_view-3] process has died [pid 2519, exit code 1, cmd /opt/ros/melodic/lib/image_view/image_view image:=/usb_cam/image_raw __name:=image_view __log:=/home/EPRobot/.ros/log/9641654e-6234-11f0-a6b3-e45f0131f240/image_view-3.log]. log file: /home/EPRobot/.ros/log/9641654e-6234-11f0-a6b3-e45f0131f240/image_view-3*.log process[base_to_gyro-5]: started with pid [2556] process[base_to_laser-6]: started with pid [2562] process[base_to_camera-7]: started with pid [2583] process[joint_state_publisher-8]: started with pid [2604] process[robot_state_publisher-9]: started with pid [2610] /opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages/roslib/packages.py:470: UnicodeWarning: Unicode equal comparison failed to convert both arguments to Unicode - interpreting them as being unequal if resource_name in files: process[base_control-10]: started with pid [2618] process[lslidar_driver_node-11]: started with pid [2647] [ INFO] [1752663866.105583696]: Lidar is M10 [ INFO] [1752663866.111040782]: Opening PCAP file port = /dev/EPRobot_laser, baud_rate = 460800 open_port /dev/EPRobot_laser OK ! [ INFO] [1752663866.125467287]: Initialised lslidar without error process[laser_filter-12]: started with pid [2676] [ INFO] [1752663867.962878802]: clear_inside(!invert): true [INFO] [1752663869.073894]: base control start... process[map_server-13]: started with pid [2683] [INFO] [1752663869.127131]: LaserMode : Express [INFO] [1752663869.131959]: is_pub_odom_tf : false [INFO] [1752663869.138982]: is_send_anger : false [INFO] [1752663869.144625]: Opening Serial [INFO] [1752663869.150115]: Serial Open Succeed process[amcl-14]: started with pid [2718] [ INFO] [1752663871.037123474]: Subscribed to map topic. process[move_base-15]: started with pid [2774] process[ekf_se-16]: started with pid [2814] ERROR: cannot launch node of type [eprobot_start/one_car_start.py]: Cannot locate node of type [one_car_start.py] in package [eprobot_start]. Make sure file exists in package path and permission is set to executable (chmod +x) [ WARN] [1752663879.396290450]: Timed out waiting for transform from base_footprint to map to become available before running costmap, tf error: canTransform: target_frame map does not exist. canTransform: source_frame base_footprint does not exist.. canTransform returned after 0.100705 timeout was 0.1. [ INFO] [1752663880.901153484]: Received a 113 X 155 map @ 0.050 m/pix [ INFO] [1752663880.938459111]: Initializing likelihood field model; this can take some time on large maps... [ INFO] [1752663881.063300341]: Done initializing likelihood field model. [ WARN] [1752663883.460416017]: Transform from IMU_link to base_footprint was unavailable for the time requested. Using latest instead. [ WARN] [1752663884.436037594]: Timed out waiting for transform from base_footprint to map to become available before running costmap, tf error: canTransform: target_frame map does not exist.. canTransform returned after 0.100968 timeout was 0.1. [ WARN] [1752663886.469901598]: No laser scan received (and thus no pose updates have been published) for 1752663886.469788 seconds. Verify that data is being published on the /scan_filtered topic. [ WARN] [1752663887.516970206]: global_costmap: Pre-Hydro parameter "static_map" unused since "plugins" is provided [ WARN] [1752663887.518994345]: global_costmap: Pre-Hydro parameter "map_type" unused since "plugins" is provided [ INFO] [1752663887.523573417]: global_costmap: Using plugin "static_layer" [ INFO] [1752663887.657142563]: Requesting the map... [ INFO] [1752663889.166172394]: Resizing costmap to 113 X 155 at 0.050000 m/pix [ INFO] [1752663889.265445621]: Received a 113 X 155 map at 0.050000 m/pix [ INFO] [1752663889.280243055]: global_costmap: Using plugin "obstacle_layer" [ INFO] [1752663889.298549771]: Subscribed to Topics: [ INFO] [1752663889.349325212]: global_costmap: Using plugin "inflation_layer" [ WARN] [1752663889.545199085]: local_costmap: Pre-Hydro parameter "static_map" unused since "plugins" is provided [ WARN] [1752663889.547135725]: local_costmap: Pre-Hydro parameter "map_type" unused since "plugins" is provided [ INFO] [1752663889.551484224]: local_costmap: Using plugin "static_layer" [ INFO] [1752663889.571839522]: Requesting the map... [ INFO] [1752663889.577998384]: Resizing static layer to 113 X 155 at 0.050000 m/pix [ INFO] [1752663889.677619257]: Received a 113 X 155 map at 0.050000 m/pix [ INFO] [1752663889.693015967]: local_costmap: Using plugin "obstacle_layer" [ INFO] [1752663889.706179575]: Subscribed to Topics: [ INFO] [1752663889.742291675]: local_costmap: Using plugin "inflation_layer" [ INFO] [1752663889.976098453]: Created local_planner teb_local_planner/TebLocalPlannerROS [ INFO] [1752663890.170609667]: Footprint model 'line' (line_start: [-0.1,0]m, line_end: [0.1,0]m) loaded for trajectory optimization. [ INFO] [1752663890.172065624]: Parallel planning in distinctive topologies disabled. [ INFO] [1752663890.172326715]: No costmap conversion plugin specified. All occupied costmap cells are treaten as point obstacles. [ INFO] [1752663891.088227612]: Recovery behavior will clear layer 'obstacles' [ INFO] [1752663891.107617471]: Recovery behavior will clear layer 'obstacles' [ INFO] [1752663891.666258229]: odom received!

<?xml version="1.0"?> <launch> <arg name="laser_topic" default="/robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0" /> <arg name="filtered_laser_topic" default="/scan_filtered" /> <arg name="rviz_config" default="$(find webots_demo)/rviz/robot_gmapping_optimized.rviz" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser" args="0.2 0 0.15 0 0 0 base_link laser 100" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_imu" args="0 0 0.1 0 0 0 base_link imu 100" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="odom_to_map" args="0 0 0 0 0 0 map odom 100" /> <node pkg="laser_filters" type="scan_to_scan_filter_chain" name="laser_filter"> <rosparam command="load" file="$(find webots_demo)/config/laser_filter.yaml" /> <remap from="scan" to="$(arg laser_topic)" /> <remap from="scan_filtered" to="$(arg filtered_laser_topic)" /> </node> <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen"> <remap from="scan" to="$(arg filtered_laser_topic)" /> </node> <node name="robot_broadcaster" pkg="webots_demo" type="robot_broadcaster_gmapping" /> <node name="velocity_controller" pkg="webots_demo" type="key_smooth.py" output="screen"> </node> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(arg rviz_config)" output="log"> <remap from="/move_base_simple/goal" to="/move_base_simple/goal_temp" /> </node> <node name="map_saver" pkg="map_server" type="map_saver" args="-f $(find webots_demo)/maps/current_map" output="screen"> <remap from="map" to="/map" /> </node> </launch>这个rviz建图的效果能不能让线条明显一点,效果更好一点

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import tf import matplotlib.pyplot as plt from nav_msgs.msg import Path from sensor_msgs.msg import LaserScan import numpy as np # 存储路径和障碍物的全局变量 path_points = [] obstacles = [] # 初始化 tf.TransformListener rospy.init_node('plotter_node') listener = tf.TransformListener() def path_callback(msg): global path_points path_points = [] # 直接读取map坐标系下的路径点 for pose in msg.poses: x = pose.pose.position.x y = pose.pose.position.y path_points.append((x, y)) def scan_callback(msg): global obstacles obstacles = [] try: # 获取当前雷达数据时间戳对应的坐标变换 (trans, rot) = listener.lookupTransform("map", msg.header.frame_id, msg.header.stamp) # 将雷达数据转换到map坐标系 rotation_matrix = tf.transformations.quaternion_matrix(rot) translation = np.array(trans) angle_min = msg.angle_min angle_increment = msg.angle_increment for i, r in enumerate(msg.ranges): if msg.range_min < r < msg.range_max: # 计算极坐标转笛卡尔坐标(相对于雷达坐标系) angle = angle_min + i * angle_increment x = r * np.cos(angle) y = r * np.sin(angle) # 转换到map坐标系 point = np.dot(rotation_matrix, [x, y, 0, 1]) # 齐次坐标 point = point[:3] + translation obstacles.append((point[0], point[1])) except (tf.LookupException, tf.ConnectivityException, tf.ExtrapolationException) as e: rospy.logwarn("坐标转换失败: %s", e) def main(): rospy.init_node('path_obstacle_visualizer') rospy.Subscriber('/move_base/GlobalPlanner/plan', Path, path_callback) rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, scan_callback) # 初始化可视化界面 plt.ion() fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.set_title("Real-time Path and Obstacles") ax.set_xlabel("X (m)") ax.set_ylabel("Y (m)") ax.grid(True) path_line, = ax.plot([], [], 'b-', label="Path") obstacles_scatter = ax.scatter([], [], c='r', s=10, label="Obstacles") ax.legend() # 动态调整坐标轴范围 ax.set_autoscale_on(True) while not rospy.is_shutdown(): # 更新路径数据 if path_points: x, y = zip(*path_points) path_line.set_data(x, y) ax.relim() ax.autoscale_view() # 更新障碍物数据 if obstacles: x, y = zip(*obstacles) obstacles_scatter.set_offsets(np.c_[x, y]) # 刷新图像 fig.canvas.draw_idle() plt.pause(0.05) if __name__ == '__main__': try: main() except rospy.ROSInterruptException: pass怎么修改

TebLocalPlannerROS: odom_topic: odom map_frame: odom # Trajectoty 这部分主要是用于调整轨迹 teb_autosize: True #优化期间允许改变轨迹的时域长度 dt_ref: 0.3 #期望的轨迹时间分辨率 dt_hysteresis: 0.03 #根据当前时间分辨率自动调整大小的滞后现象,通常约为。建议使用dt ref的10% #覆盖全局规划器提供的局部子目标的方向;规划局部路径时会覆盖掉全局路径点的方位角, #对于车辆的2D规划,可以设置为False,可实现对全局路径的更好跟踪。 global_plan_overwrite_orientation: True #指定考虑优化的全局计划子集的最大长度,如果为0或负数:禁用;长度也受本地Costmap大小的限制 max_global_plan_lookahead_dist: 3.0 feasibility_check_no_poses: 0 #检测位姿可到达的时间间隔,default:4 #如果为true,则在目标落后于起点的情况下,可以使用向后运动来初始化基础轨迹 #(仅在机器人配备了后部传感器的情况下才建议这样做) allow_init_with_backwards_motion: False global_plan_viapoint_sep: -1 #参数在TebLocalPlannerROS::pruneGlobalPlan()函数中被使用 #该参数决定了从机器人当前位置的后面一定距离开始裁剪 #就是把机器人走过的全局路线给裁剪掉,因为已经过去了没有比较再参与计算后面的局部规划 global_plan_prune_distance: 1 exact_arc_length: False publish_feedback: False # Robot max_vel_x: 1.8 max_vel_x_backwards: 1 max_vel_theta: 3.6 acc_lim_x: 1.8 acc_lim_theta: 3.6 #仅适用于全向轮 # max_vel_y (double, default: 0.0) # acc_lim_y (double, default: 0.5) # ********************** Carlike robot parameters ******************** min_turning_radius: 0.5 # 最小转弯半径 注意车辆运动学中心是后轮中点 wheelbase: 0.26 # 即前后轮距离 #设置为true时,ROS话题(rostopic) cmd_vel/angular/z 内的数据是舵机角度, cmd_angle_instead_rotvel: True # ******************************************************************** # footprint_model: # types: "point", "circular", "two_circles", "line", "polygon" 多边形勿重复第一个顶点,会自动闭合 # type: "line" # # radius: 0.2 # for type "circular" # line_start: [-0.13, 0.0] # for type "line" # line_end: [0.13, 0.0] # for type "line" # front_offset: 0.2 # for type "two_circles" # front_radius: 0.2 # for type "two_circles" # rear_offset: 0.2 # for type "two_circles" # rear_radius: 0.2 # for type "two_circles" # vertices: [ [0.25, -0.05], [0.18, -0.05], [0.18, -0.18], [-0.19, -0.18], [-0.25, 0], [-0.19, 0.18], [0.18, 0.18], [0.18, 0.05], [0.25, 0.05] ] # for type "polygon" # GoalTolerance footprint_model: type: "polygon" vertices: [[0.18, 0.10], [0.18, -0.10], [-0.18, -0.10], [-0.18, 0.10]] xy_goal_tolerance: 0.1 yaw_goal_tolerance: 0.1 #自由目标速度。设为False时,车辆到达终点时的目标速度为0。 #TEB是时间最优规划器。缺少目标速度约束将导致车辆“全速冲线” free_goal_vel: True # complete_global_plan: True # Obstacles min_obstacle_dist: 0.2 # 与障碍的最小期望距离, include_costmap_obstacles: True #应否考虑到局部costmap的障碍设置为True后才能规避实时探测到的、建图时不存在的障碍物。 costmap_obstacles_behind_robot_dist: 2.0 #考虑后面n米内的障碍物2.0 obstacle_poses_affected: 30 #为了保持距离,每个障碍物位置都与轨道上最近的位置相连。 costmap_converter_spin_thread: True costmap_converter_rate: 5 # Optimization no_inner_iterations: 3 no_outer_iterations: 2 optimization_activate: True optimization_verbose: False penalty_epsilon: 0.1 weight_max_vel_x: 3 #2 weight_max_vel_y: 0.1 weight_max_vel_theta: 3 #2 weight_acc_lim_x: 2 weight_acc_lim_y: 0.1 weight_acc_lim_theta: 2 #1 weight_kinematics_nh: 200 #100 weight_kinematics_forward_drive: 200 #100 #1 weight_kinematics_turning_radius: 200 #100 #1 weight_optimaltime: 1.0 #0.5 weight_shortest_path: 0.5 #0 weight_obstacle: 20 #50 weight_inflation: 2 #1 weight_dynamic_obstacle: 1 # not in use yet # alternative_time_cost: False # not in use yet selection_alternative_time_cost: True switching_blocking_period: 0.1 # Homotopy Class Planner enable_homotopy_class_planning: False enable_multithreading: False simple_exploration: False max_number_classes: 4 roadmap_graph_no_samples: 15 roadmap_graph_area_width: 5 h_signature_prescaler: 0.5 h_signature_threshold: 0.1 obstacle_keypoint_offset: 0.1 obstacle_heading_threshold: 0.45 visualize_hc_graph: False # # Recovery # shrink_horizon_backup: True # shrink_horizon_min_duration: 10 # oscillation_recovery: True # oscillation_v_eps: 0.1 # oscillation_omega_eps: 0.1 # oscillation_recovery_min_duration: 10 # oscillation_filter_duration: 10 这里有吗

DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters max_vel_x: 0.4 # 0.55 min_vel_x: -0.4 max_vel_y: 0.4 # omni drive robot min_vel_y: -0.4 # omni drive robot # 机器人在执行运动时允许的最大,最小线速度(平移速度) # 它用于限制机器人的最大移动速度,以确保在规划路径和避障过程中机器人的运动保持在安全范围内 max_vel_trans: 0.6 # choose slightly less than the base's capability min_vel_trans: 0.05 # this is the min trans velocity when there is negligible rotational velocity trans_stopped_vel: 0.1 #定义机器人在停止移动时的线速度阈值。当机器人的线速度低于或等于该阈值时,被认为机器人已停止运动 # Warning! # do not set min_trans_vel to 0.0 otherwise dwa will always think translational velocities # are non-negligible and small in place rotational velocities will be created. # 机器人角速度设置 max_vel_theta: 0.8 # choose slightly less than the base's capability min_vel_theta: 0.15 # this is the min angular velocity when there is negligible translational velocity theta_stopped_vel: 0.1 acc_lim_x: 0.3 # maximum is theoretically 2.0, but we acc_lim_theta: 1.0 acc_lim_y: 0.3 # diff drive robot acc_lim_trans: 0.3 # Goal Tolerance Parameters yaw_goal_tolerance: 0.04 # 控制器靠近给定路径的权重,及贴合全局路径的权重 xy_goal_tolerance: 0.00 # 控制器尝试达到其本地目标and控制着速度的权重 # latch_xy_goal_tolerance: ture # Forward Simulation Parameters sim_time: 1.5 # 1.7 sim_granularity: 0.025 angular_sim_granularity: 0.2 vx_samples: 6 # 3 vy_samples: 3 # diff drive robot, there is only one sample vtheta_samples: 20 # 20 # Trajectory Scoring Parameters # cost = # path_distance_bias * (distance to path from the endpoint of the trajectory in meters) # + goal_distance_bias * (distance to local goal from the endpoint of the trajectory in meters) # + occdist_scale * (maximum obstacle cost along the trajectory in obstacle cost (0-254)) path_distance_bias: 100.0 # 32.0 - weighting for how much it should stick to the global path plan goal_distance_bias: 24.0 # 24.0 - wighting for how much it should attempt to reach its goal occdist_scale: 0.01 # 0.01 控制器尝试避免障碍物的权重 forward_point_distance: 0.4 # 0.325 从机器人中心点到另一个得分点的距离 # 用于设置机器人在到达目标点后的停止时间缓冲 # 如果机器人具有较大的惯性或速度控制较为灵敏,则可以适当增加stop_time_buffer以确保机器人能够安全停止。 # 反之,如果机器人的动力学较为缓慢或速度控制较为迟钝,则可以减小stop_time_buffer以提前开始减速过程 stop_time_buffer: 0.2 # 0.2 # 控制速度的缩放因子 # 限制机器人的最大速度,以确保机器人在路径规划过程中不会以过快的速度移动 scaling_speed: 0.25 # 0.25 - absolute velocity at which to start scaling the robot's footprint # 速度缩放的最大因子 # 限制速度缩放的上限,即最大可以将机器人速度缩小的比例。 # 如果希望机器人在复杂或密集的环境中以较低的速度运动,可以将max_scaling_factor设置为较小的值,从而限制速度的最大缩小程度 # 如果机器人需要以较快的速度移动,并且环境条件允许,可以增大max_scaling_factor以允许更大的速度缩放 max_scaling_factor: 0.2 # 0.2 - how much to scale the robot's footprint when at speed. # scaling_speed是用于限制机器人速度的缩放因子 # max_scaling_factor是限制速度缩放的最大因子 # 控制机器人在旋转时的速度缩放比例 twirling_scale: 0.0 # 重置机器人位置动作的振荡距离阈值 # 当机器人与上一个计算的路径点的距离超过oscillation_reset_dist时,系统将判定机器人处于振荡状态,并触发重置机制 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # 0.05 - how far to travel before resetting oscillation flags oscillation_reset_angle: 0.2 # Debugging publish_traj_pc : fasle publish_cost_grid_pc: fasle global_frame_id: odom # Differential-drive robot configuration - necessary? # holonomic_robot: false,我对速度进行增加,却没看到明显效果,反而使得系统不稳定,你帮我看看是什么原因,并帮我改一改

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简要介绍cnn卷积神经网络

<think>首先,用户的问题是:“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以,我需要基于提供的引用材料,构建一个清晰的回答。 引用材料总结: - [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样,提供位移、尺度、形变不变性。三大特色:局部感知、权重共享和多卷积核。 - [^2]: CNN是一种前馈神经网络,由卷积层和池化层组成,特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比,CNN加入了卷积层和池化层,使特征学习更有效。 - [^3]: CNN与全连接神经网络的区别:至少有一个卷积层提取特征;神经元局部连接和权值共享,减少参数数
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

从给定文件中我们可以提取以下IT知识点: ### 标题知识点 #### "ASP系统篇" - **ASP技术介绍**:ASP(Active Server Pages)是一种服务器端的脚本环境,用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合,使用VBScript或JavaScript等语言编写代码,以实现网页内容的动态生成。 - **ASP技术特点**:ASP适用于小型到中型的项目开发,它可以与数据库紧密集成,如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM(Component Object Model)对象,使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。 #### "深度学习网址导航系统" - **深度学习概念**:深度学习是机器学习的一个分支,通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式,以实现对数据的高级抽象和学习。 - **系统功能与深度学习的关系**:该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术,以提供更智能、自动化的服务。然而,根据描述内容,实际上系统并没有直接使用深度学习技术,而是提供了一个传统的网址导航服务,可能是命名上的噱头。 ### 描述知识点 #### "全后台化管理,操作简单" - **后台管理系统的功能**:后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务,如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好,操作简便,以适应不同技术水平的用户。 #### "栏目无限分类,自由添加,排序,设定是否前台显示" - **动态网站结构设计**:这意味着网站结构具有高度的灵活性,支持创建无限层级的分类,允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。 #### "各大搜索和站内搜索随意切换" - **搜索引擎集成**:网站可能集成了外部搜索引擎(如Google、Bing)和内部搜索引擎功能,让用户能够方便地从不同来源获取信息。 #### "网站在线提交、审阅、编辑、删除" - **内容管理系统的功能**:该系统提供了一个内容管理平台,允许用户在线提交内容,由管理员进行审阅、编辑和删除操作。 #### "站点相关信息后台动态配置" - **动态配置机制**:网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息,如网站设置、参数调整等,从而实现快速的网站维护和更新。 #### "自助网站收录,后台审阅" - **网站收录和审核机制**:该系统提供了一套自助收录流程,允许其他网站提交申请,由管理员进行后台审核,决定是否收录。 #### "网站广告在线发布" - **广告管理功能**:网站允许管理员在线发布和管理网站广告位,以实现商业变现。 #### "自动生成静态页 ver2.4.5" - **动态与静态内容**:系统支持动态内容的生成,同时也提供了静态页面的生成机制,这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。 #### "重写后台网址分类管理" - **系统优化与重构**:提到了后台网址分类管理功能的重写,这可能意味着系统进行了一次重要的更新,以修复前一个版本的错误,并提高性能。 ### 标签知识点 #### "ASP web 源代码 源码" - **ASP程序开发**:标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码,可能是一个开源项目,供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。 ### 压缩包子文件名称列表知识点 #### "深度学习(asp)网址导航程序" - **文件内容和类型**:文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序,可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。 通过以上分析,我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统,以后台管理为核心功能,并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台,供用户提交网址,供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写,并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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【Oracle数据泵进阶技巧】:避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略

# 1. Oracle数据泵技术概述 ## Oracle数据泵技术简介 Oracle数据泵(Data Pump)是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入,提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具,因为它支持多线程,可以在导入和导出过程中显著提高性能。 ## 数据泵的核心优势 数据泵的核心优势在于它能并行处理数据,支持大对象(LOBs)和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式,以及可以控制传输过程中的各种细节,如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。 ## 数据