20、微服务架构实践与账户创建指南

微服务架构实践与账户创建指南

1. 微服务架构概述

在传统的应用开发中,许多不同的功能通常被打包成一个单一的部署单元,即单体应用。同时,支持服务(如数据库和其他中间件服务)也会与应用部署在同一服务器上。虽然单体应用仍可部署到容器中,但容器架构的许多优势(如可扩展性和敏捷性)并不明显。

将单体应用拆分为多个容器具有诸多优点:
- 更高的硬件利用率 :较小的容器更容易适应可用的主机容量。
- 更轻松的扩展 :应用的部分功能可以根据需要进行扩展,而无需扩展整个应用。
- 更便捷的升级 :开发人员可以更新应用的部分功能,而不会影响同一应用的其他部分。

2. 拆分应用的两种方式
2.1 基于层(层级)划分

开发人员通常根据功能与最终用户的接近程度以及与数据存储的距离,将应用划分为不同的层级。传统的三层架构包括表示层、业务逻辑层和持久层。

这种逻辑架构通常对应于物理部署架构,其中表示层部署到Web服务器,业务层部署到应用服务器,持久层部署到数据库服务器。

将应用拆分为层级的好处包括:
- 技术专业化 :开发人员可以根据应用的层级专注于特定的技术。
- 提供替代实现 :可以基于不同的技术提供替代的层级实现,例如为现有应用创建移动应用作为另一个前端。

当开发人员将单体应用拆分为层级时,通常需要进行以下更改:
- 参数化连接 <

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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