19、容器构建与基础镜像选择全解析

容器构建与基础镜像选择全解析

1. Buildah在自定义构建器中的集成

1.1 Quarkus 项目中的 Buildah 应用

在 Quarkus 项目里,构建 Quarkus 原生可执行文件后,可将其打包到容器镜像中运行。Quarkus 文档提供的步骤借助了带有特殊选项的 Maven 包装器,示例命令如下:

$ ./mvnw package -Pnative -Dquarkus.native.container-build=true -Dquarkus.native.container-runtime=podman

此命令表明 Maven 包装器程序会调用 Podman 构建,使用 Quarkus 项目预配置的环境和我们正在开发的二进制应用来创建容器镜像。Podman 之所以出现在选项中,是因为它借用了 Buildah 的构建逻辑。若想深入探索此示例,可查看 Quarkus 官方指南

1.2 Rust 语言的 Buildah 包装器

对于 Rust 编程语言,也有通过 Buildah 库或 CLI 实现的构建工具,即 Buildah 包装器。Rust 是一种类似于 C++ 的编程语言,旨在实现高性能和安全的并发。其主要项目页面为 Buildah - Rust <

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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