23、AWS云计算服务深度解析:负载均衡、无服务器计算与高性能计算

AWS云计算服务深度解析:负载均衡、无服务器计算与高性能计算

1. AWS负载均衡器类型及特点

在AWS中,提供了多种类型的负载均衡器,每种都有其独特的优势和适用场景。

负载均衡器类型 工作层 适用场景 支持特性
应用负载均衡器(ALB) OSI模型的应用层(第7层) 适用于Web应用程序、微服务和API等基于HTTP或HTTPS请求的场景 支持基于路径、主机和容器的路由,SSL/TLS卸载,基于内容的路由和粘性会话
网络负载均衡器(NLB) OSI模型的传输层(第4层) 适用于游戏、媒体流和其他TCP/UDP流量等高吞吐量、低延迟的工作负载 支持源IP亲和性、会话粘性和跨区域负载均衡
经典负载均衡器(CLB) OSI模型的应用层(第7层)和传输层(第4层) 适用于需要基本负载均衡的简单Web应用程序 支持SSL/TLS终止、跨区域负载均衡和连接排水
网关负载均衡器(GWLB) OSI模型的网络层(第3层)
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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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