40、网络领域的DevOps、培训认证与在线资源指南

网络领域的DevOps、培训认证与在线资源指南

1 DevOps在网络领域的发展现状

现代网络提供商对DevOps的需求意识日益增强,这在相关报告中有所体现。以下是一些提供DevOps相关产品的公司:
- Brocade Mobile Analytics :提供完整的移动网络可见性能力栈。其模块化产品架构适用于DevOps模型,可快速部署满足移动运营商独特需求的定制解决方案。
- Red Hat Enterprise Linux Atomic Host :一种NFV软件平台,包含使IT组织能够快速实现DevOps实践优势的工具,如更快的功能交付和持续改进。
- SuperCloud :一个与供应商无关的NFV服务编排平台,使数据中心和云服务提供商能够部署和管理VNF和SDN应用程序。它从DevOps和服务自动化的角度进行设计,以满足支持IT应用程序开发人员的网络管理员的需求。
- CloudShell :一个面向DevOps的云管理平台,提供对由裸机和虚拟化组件组成的复杂网络环境的自助服务访问。它用于自动化DevOps实验室和数据中心,可用于开发、测试、培训、支持、概念验证和开放社区等场景,并且自称为网络DevOps的领先自动化平台。

未来几年,提供反映或支持DevOps的NFV和SDN相关产品的供应商名单可能会大幅增加。

2 Cisco DevNet简介

2015年,Cisco推出了名为DevNet的新方法,供其客户和合作伙伴采用DevOps。DevNet旨在成为一

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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