21、使用 Docker 和 Elastic Cloud 构建灵活的抓取服务

使用 Docker 和 Elastic Cloud 构建灵活的抓取服务

1. 使用 Docker Compose 创建抓取微服务

Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具,它使用 docker-compose.yml 文件来描述服务的配置。以下是使用 Docker Compose 创建抓取微服务的详细步骤:
1. 配置 docker-compose.yml 文件 :在指定文件夹(如 10/05 )中创建或编辑 docker-compose.yml 文件,定义所需的服务。示例文件内容如下:

version: '3'
services:
  api:
    image: scraper-rest-api
    ports:
      - "8080:8080"
    networks:
      - scraper-compose-net
  scraper:
    image: scraping-microservice
    depends_on:
      - rabbitmq
    networks:
      - scraper-compose-net
  elastic:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.1.1
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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