Robbin's First posting

最新推荐文章于 2022-08-25 18:34:08 发布
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我叫Robin Jim，来自温州，非常喜欢英语。
My name is Robin Jim, from Wenzhou. I love english very muuuuuuuuuuuuuuuuuch!
Lonbin
关注
负载均衡组件Robbin
凌晨安的博客
12-16 564
1.负载均衡Robbin Eureka中已经帮我们集成了负载均衡组件：Ribbon，简单修改代码即可使用。 什么是Ribbon： 接下来，我们就来使用Ribbon实现负载均衡。 1.1.启动两个服务实例 首先我们启动两个user-service实例，一个8081，一个8082。 Eureka监控面板： 1.2.开启负载均衡 因为Eureka中已经集成了Ribbon，所以我们无需引入新的依赖。...
Robbin负载均衡
dwhhome的博客
01-14 6258
在之前的案例中，我们启动了一个user-service，然后通过DiscoveryClient来获取服务实例信息，然后获取ip和端口来访问。 但是实际环境中，我们往往会开启很多个user-service的集群。此时我们获取的服务列表中就会有多个，到底该访问哪一个呢？ 一般这种情况下我们就需要编写负载均衡算法，在多个实例列表中进行选择。 不过Eureka中已经帮我们集成了负载均衡组件：Ribb...
springcloud robbin踩坑
daaoke的专栏
01-20 474
springboot+eureka+robbin @Service public class HelloService { @Autowired RestTemplate restTemplate; // 负载均衡ribbon对象 // 熔断错误回调方法 public String helloFallBack(String name){...
快速学习-负载均衡Robbin
逍遥云恋
12-31 615
7.负载均衡Robbin 在刚才的案例中，我们启动了一个user-service，然后通过DiscoveryClient来获取服务实例信息，然后获取ip和端口来访问。 但是实际环境中，我们往往会开启很多个user-service的集群。此时我们获取的服务列表中就会有多个，到底该访问哪一个呢？ 一般这种情况下我们就需要编写负载均衡算法，在多个实例列表中进行选择。 不过Eureka中已经帮我们集成了负...
robbin界面 java_使用JAVA和C#开发Ribbon界面
weixin_39831039的博客
02-13 242
Ribbon 原来出现在 Microsoft Office 2007 的 Word、Excel 和 Powerpoint 組件中，后来也被运用到 Windows 7 的一些附加组件等其它软件中，如画图和写字板。它是一个收藏了命令按钮和图标的面板。它把命令组织成一组"标签"，每一组包含了相关的命令。每一个应用程序都有一个不同的标签组，展示了程序所提供的功能。在每个标签里，各种的相关的选项被组在一起。...
SpringCloud--05、负载均衡Robbin
一叶知秋
12-04 3026
1、Robbin概述 Robbin是 Netflixfa 发布的一个负载均衡器、SpringCloud 中，Eureka一般配合Ribbon进行使用，Ribbon提供了客户端负载均衡的功能 负载均衡策略： (1) 简单轮询负载均衡 (2) 加权响应时间负载均衡 (3) 区域感知轮询负载均衡 (4) 随机负载均衡 2、实例演示 首先我们启动三个user-service实例，一个...
feign和robbin整合
yc_Cabbage的博客
08-17 401
fegin和robbin整合
负载均衡Robbin
weixin_44557238的博客
09-23 501
负载均衡Robbin 问题： 实际环境中，我们往往会开启很多个goods-service的集群。此时我们获取的服务列表中就会有多个，到底该访问哪一个呢？ 如何从多台服务器当中, 均衡的调用？ Spring Cloud Ribbon Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。 Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将Netflix的中间层服务连接在一起。 Ribbon是Netf
SpringCloud Netflix-Robbin使用
xiao_yu_gan的博客
08-25 314
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一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip
12-03
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（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx
12-03
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mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip
12-03
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
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12-03
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全球回归分析软件市场规模，头部前十大生产商排名及市场份额.pdf
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状态估计基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文研究基于无迹卡尔曼滤波（UKF）、自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）和扩展无迹卡尔曼滤波（EUKF）三种方法在电力系统三相状态估计中的应用，并提供Matlab代码实现。文章聚焦于非线性系统状态下【状态估计】基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究（Matlab代码实现）对电力系统运行状态的精确估计，通过对比不同UKF变体算法的性能，提升状态估计的鲁棒性和准确性，适用于存在噪声和不确定性因素的实际电力系统环境。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统状态估计相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于智能电网状态监控与实时数据分析；②用于提升含新能源接入等不确定因素下的电力系统状态估计精度；③为学术研究提供UKF系列算法的实现参考与性能对比依据； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解各类UKF算法在电力系统三相状态估计中的具体实现流程与参数调优策略，同时可拓展至其他非线性状态估计问题的研究。
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