3、DevOps与容器技术全解析

DevOps与容器技术全解析

1. RESTful设计与微服务架构

在软件开发中,基于硬件资源,使用HTTP/SSL作为RPC传输是自然的选择。开发者为简化操作,采取了以下措施来构建RESTful设计:
- 使HTTP和SSL/TLS成为标准传输方式。
- 使用HTTP方法进行创建、加载、上传、删除(CLUD)操作,如GET/POST/PUT/DELETE。
- 使用URI作为资源标识符,例如用户ID 123表示为 /user/123/。
- 使用JSON作为标准数据表示。

RESTful设计已被众多开发者广泛接受,成为分布式应用的事实标准。它基于HTTP,允许使用任何编程语言,例如RESTful服务器用Java,客户端用Python是很自然的搭配。这种设计为开发者带来了代码重构、库升级甚至切换编程语言的自由和机会,还鼓励开发者通过多个RESTful应用构建分布式模块化设计,即微服务。

微服务虽然名字中有“微”,但实际上比20世纪90年代或21世纪初的应用要复杂。它使用完整的HTTP/SSL服务器栈,并包含整个MVC层。微服务设计需要关注以下几个方面:
| 设计要点 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 无状态 | 不将用户会话存储到系统中,便于扩展。 |
| 无共享数据存储 | 每个微服务应拥有自己的数据存储,如数据库,不与其他应用共享,有助于封装后端数据库,便于在单个微服务内重构和更新数据库方案。 |
| 版本控制与兼容性 | 微服务可能会更改和更新API,但应定义版本并具有向后兼容性,有助于解耦其他微服务和应用。 |
| 集成CI/CD | 采用持续集成(CI)和

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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