63、模型部署与应用全攻略

模型部署与应用全攻略

1. 在GCP AI平台创建预测服务

在将模型部署到云端之前,需要进行一系列的设置:
1. 登录Google账户并访问控制台 :登录Google账户,然后前往Google Cloud Platform (GCP) 控制台。若没有Google账户,则需先创建。
2. 首次使用GCP的设置 :若首次使用GCP,需阅读并接受条款和条件。目前新用户可享受免费试用,包含价值300美元的GCP信用额度,可在12个月内使用。注册免费试用时,需创建支付配置文件并输入信用卡号用于验证,但不会产生费用。如有要求,激活并升级账户。
3. 免费试用过期后的费用 :若之前使用过GCP且免费试用已过期,使用本章服务会产生费用。不过费用不会太高,只要记得在不需要服务时关闭即可。在运行任何服务前,确保理解并同意定价条件,同时确保计费账户处于激活状态。可通过打开左侧导航菜单并点击“Billing”来检查,确保已设置支付方式且计费账户激活。
4. GCP项目设置 :GCP中的每个资源都属于一个项目,创建账户时,GCP会自动创建一个名为“My First Project”的项目。若需要,可通过导航菜单中的“IAM & admin → Settings”更改项目显示名称。项目有唯一的ID和编号,创建项目时可选择项目ID,但之后无法更改,项目编号自动生成且不可更改。若要创建新项目,点击页面顶部的项目名称,然后点击“New Project”并输入项目ID,确保新项目的计费处于激活状态。
- 警告 :若只需

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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