49、AWS 容器技术全解析:从基础到应用

AWS 容器技术全解析:从基础到应用

1. 容器在构建现代应用中的优势

使用容器构建现代应用能帮助开发者更高效地创建和部署应用,同时便于在多种不同环境中运行。容器适用于构建现代应用的原因如下:
- 提高效率和增强可移植性 :容器允许开发者只需构建一次应用,就能在任何其他 Linux 机器上运行,无需考虑机器的定制设置。这使得在各种环境(包括本地、云端和混合环境)中部署应用变得容易。
- 简化部署 :容器可用于打包和运行现有应用,无需进行修改,便于将这些应用迁移到云端并集成到新的开发流程和管道中。不过,为充分利用容器的优势,重构应用往往更有效,这可能涉及重新处理应用的某些方面或在现有应用基础上构建新功能。通过容器化和重构应用,应用将更具可移植性,并且更易于集成到现代开发工作流中。
- 减少基础设施浪费 :由于启动和关闭实例的成本低且速度快,像内存这样的资源可以更积极地分配。如果在流量高峰时能快速启动服务器,就可以在不使系统过载的情况下以更高的 CPU 利用率运行服务器。以具有波动用户流量的 Web 应用为例,流量取决于很多因素(如一天中的时间、一周中的日期等)。使用容器时,每当流量增加,就可以启动新实例。例如,亚马逊在节假日和周末的网络流量肯定比工作日高得多,因为大多数人在节假日购物更多。容器允许隔离应用并在单个主机上运行多个应用,从而提高资源利用率。此外,根据需要部署额外的容器以满足需求,使得应用的扩展变得更容易。
- 简单易用 :容器无需操作系统的开销,即可实现隔离、自主和独立的平台。开发者可以重新部署配置,而无需跨多个虚拟机管

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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