9、构建与发布微服务:从 Node.js 到 Docker

构建与发布微服务:从 Node.js 到 Docker

1. Node.js 基础命令回顾

在开发微服务时,Node.js 是一个强大的工具。以下是一些运行 Node.js 项目所需的主要命令:
- 安装依赖
- 安装所有依赖: npm install
- 模拟生产部署安装依赖: npm install --omit=dev
- 运行项目
- 生产模式运行: npm start
- 开发模式运行(支持实时重载): npm run start:dev

下面是 Node.js 常用命令的详细列表:
| 命令 | 描述 |
| — | — |
| node --version | 检查 Node.js 是否安装,并打印版本号 |
| npm init -y | 创建一个默认的 Node.js 项目,并生成 package.json 文件,用于跟踪项目的元数据和依赖 |
| npm install --save <package-name> | 安装一个 npm 包,可通过指定具体包名安装任意包 |
| npm install | 安装 package.json 中记录的所有项目依赖 |
|

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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