8、Docker网络与开发全解析

Docker网络与开发全解析

1. Docker网络基础操作

1.1 容器启动与网络查看

启动一个Ubuntu 14.04的容器并查看其 /etc/hosts 文件:

vagrant@net-2:~$ docker run -ti --rm ubuntu:14.04 bash
root@2ac726b4ce60:/# cat /etc/hosts
172.21.0.4 
2ac726b4ce60
127.0.0.1 
localhost
::1 
localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
172.21.0.3 
distracted_bohr
172.21.0.3 
distracted_bohr.multihost
172.21.0.4 
modest_curie
172.21.0.4 
modest_curie.multihost

此时不仅能看到刚在 net-2 上启动的容器,还能看到之前在 net-1 上启动的容器,并且可以相互 ping 通。

1.2 创建自定义覆盖网络

默认情况下,容器会自动被放置在默认网络中,我们可以创建自定义的覆盖网络。操作步骤如下:
1. 在Docker主机(

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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