云计算是什么以及不是什么?

本文阐述了云计算的核心概念,即通过互联网提供灵活、可扩展的IT服务,重点介绍了云计算的特点,包括自助服务、资源池化、弹性和自动计量,并强调了云计算与服务器虚拟化的区别,以及其开放性和新架构的特性。

通常来说,人们认可云计算作为一种计算方式,它允许通过互联网以“服务”的形式向外部用户交付灵活、可扩展的IT功能。其中有三个关键词:可扩展、服务和互联网,因此说云计算是在互联网上部署和交付应用,且可按需求而扩展。
简而言之,云计算不是终端用户购买的东西。事实上,终端用户应该漠视且不该关心应用程序是否使用云计算方式来交付。云计算是企业为了达到降低基础架构成本、提高效益、解决容量/可扩展性问题等目的,而采用的一种新型应用架构。下面这个小测试可以帮助判断您的企业是否部署了真正的云计算:
l 终端用户是否可以自己设置基础架构服务或应用而无需IT人员的帮助?
l 服务器、存储和网络等资源是作为资源池还是孤立的实体来考虑?
l 服务和应用是否具有弹性?可否根据需求自动扩展和订购?
l 能否自动跟踪基础架构或应用的使用情况?耗费了多少计算能力?是否可以对各个用户或部门逐个跟踪?
知道了云计算是什么之后,强调云计算不是什么也很重要。
云计算不是服务器虚拟化。这两种架构存在本质的区别,从技术上说,运行或支持云计算可以不需要服务器虚拟化。云计算不会锁定供应商:云应该是开放的,它能够根据客户需求与任何类型的基础架构协同工作,从而能够支持不同类型的虚拟设备。云是一种新的架构,它是以更加灵活、高效且经济的方式交付IT服务的一种新方法。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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