Nox学习(3)——构建一个自己的Nox-1

本文介绍Nox作为Openflow服务器的应用,并通过安装Nox和Open-vSwitch来理解SDN概念和技术优势,如提高网络可控性和简化网络设备开发。

      安装Nox之后,可以通过安装Open-vSwitch连接Nox来进一步了解Nox的运行机制。

      通过安装一个带图形界面的Nox destiny分支,再让简单组网的Open-vSwitch(s)连接到Nox,再通过Nox的topology应用直观地了解到Nox功能的一角。这一过程很有助于对Openflow有个初步的了解。关于如何完成这一过程,网上有相关的博客文章,可以搜索参考。

      简单来说,Openflow只是SDN的一个具体实施方案,它将传统网络设备的控制平面迁移到了主机,完成网络设备的集中管控。从技术实现上来讲,带来的最直接的益处是:

      1、网络的可控性更高;

      2、网络设备的开发周期、开发难度降低;

      3、有利于拓展新的网络方面的研究;

      这三方面都直接受益于集中管控,毕竟对于完成同样一件功能,分布式计算的复杂度与集中式计算的复杂度是有较大差异的,众多传统的复杂的网络协议以及算法在纯Openflow的环境下可以不再需要了(被一些更简单的所取代)。另外,Openflow还以一种统一的、简洁的设计来定义网络核心,颇有些类似操作系统领域的微内核的风范。总的来说,SDN的设想是好的,Openflow的设计还是不错的,但是任何一项技术是不可能独立存在的,定会受到当前商业利益以及相关产业的技术条件等的外部约束,况且也不是说就没有内在的阻力。至于SDN以及Openflow的未来只好拭目以待。

      下面开始转入正题(只是对本文标题而言),实际上Nox只是一个Openflow协议的Server端,同http服务器没有什么本质的差别,再加上一些进行网络控制的应用组成。后续会持续演练一下Nox的实现,这个演练可以进一步了解Openflow在做什么,顺便也可以熟悉熟悉服务器端的程序的编写。

      这次先开个头,来个欢迎界面吧 ,算是来个开工仪式。

#include <cstdio>
#include <cstring>

static const char *_get_program_name(const char *exec_name)
{
    const char *program_name;
    
    if (const char *slash = strrchr(exec_name, '/'))
    {
        program_name = slash + 1;
    }

    return program_name;
}

static void _show_welcome(char *arg0)
{
    printf("################### Welcome to use %s! ###################\n", 
           _get_program_name(arg0));
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    _show_welcome(argv[0]);
    return 0;
}

 

      书写一个简单的makefile文件,如下:

all : main

main : main.cc
	g++ -g -rdynamic main.cc -o My_Nox
      
clean:
	rm -f My_Nox

 

      编译执行可以看到如下结果:

root@ubuntu:/home/y09002/My-Nox# make all
g++ -g -rdynamic main.cc -o My_Nox
root@ubuntu:/home/y09002/My-Nox# ./My_Nox 
################### Welcome to use My_Nox! ###################


 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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