31、容器网络概念实现与Docker迁移指南

容器网络实现与Docker迁移至Podman指南

容器网络概念实现与Docker迁移指南

1. 容器网络概念实现
1.1 附加主机网络

要将容器服务暴露给外部世界,可以将整个主机网络附加到运行中的容器。不过,这种方法可能导致主机资源被未经授权使用,因此不建议使用,需谨慎操作。

使用Podman的 --network 选项可以轻松实现这一点,示例命令如下:

# podman run --network=host -dt docker.io/library/httpd
2cb80369e53761601a41a4c004a485139de280c3738d1b7131c241f4001 
f78a6

运行上述命令后,可以检查运行中的容器是否绑定到主机系统的网络接口:

# netstat -nap|grep ::80
tcp6       0      0 :::80                   :::*                    
LISTEN      37304/httpd
# curl localhost:80
<html><body><h1>It works!</h1></body></html>
1.2 主机防火墙配置

无论是使用端口发布还是将主机网络附加到容器,将容器暴露到主机外部的过程还未结束,还需要处理主机操作系统的防火墙。

如果使用的是

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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