【巨杉数据库Sequoiadb】v2.6 能不能滚动升级到 v2.8

SequoiaDB v2.6到v2.8滚动升级问题解答
博客围绕SequoiaDB v2.6到v2.8滚动升级展开,解答了能否一台台滚动升级、升级速度与数据量的关系及升级注意事项。指出可参考版本兼容性列表进行滚动升级,升级速度与数据量关系小,还给出生产环境暂停写业务、升级前备份数据等注意点。

【问题详细描述】

  1. v2.6 能不能一台一台地滚动升级到 v2.8?
  2. 升级的速度跟数据量有关系吗?
  3. 升级有什么注意事项?

【解决方法】

  1. 能。版本间能否滚动(在线)升级可以参考版本兼容性列表:http://doc.sequoiadb.com/cn/index-cat_id-1498628396-edition_id-302
  2. 升级速度与数据量关系较小。与机器性能成正比,与集群节点数成反比。
  3. 注意事项:
    1)生产环境在滚动升级时,一般建议暂停写业务,允许读业务。因为在写业务进行时,暂时没有办法保证数据能在升级前完整地备份下来。
    2)升级前建议备份数据。在离线的情况下,可以在所有复制组中拷贝一个节点的数据文件到安全的地方。
    3)升级步骤必须逐台服务器执行,不能够同时在所有服务器上执行升级数据库版本步骤。
    【参考资料】
    SequoiaDB 版本在线升级介绍说明:http://blog.sequoiadb.com/cn/detail-id-25
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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