8、深入解析 Windows DNA:特性、挑战与应对策略

深入解析 Windows DNA:特性、挑战与应对策略

1. Windows DNA 的可靠性与可扩展性

1.1 可靠性提升

在早期的编程中,许多组件会直接访问 SQL Server 或访问其外部的数据。由于 MTS(特别是 DTC)只是 COM 编程工具包的附加组件,很容易破坏数据完整性,从而难以实现可靠性的设计目标。而 Windows DNA 将可靠性作为基于 COM 编程的核心,这是一项重要的改进。COM+ 在此基础上进一步提升了可靠性,它和 MSMQ 的事务支持得到增强,操作系统的改进也让系统更加可靠,同时 Active Directory 复制在其他方面也提高了可靠性。

1.2 可扩展性分析

可扩展性和可用性的界限常常模糊不清,以 Web 服务器群为例,网站的页面请求会以轮询的方式发送到 HTTP 服务器,这不仅提高了可扩展性,使网站能处理更多并发请求,也可视为一种可用性措施,因为负载分布在多台服务器上,能避免单台服务器被大量请求压垮,让网站对用户的可用时间更长。

Windows 2000 在这方面相比 Windows NT 有了显著改善。预发布测试显示,其基本操作系统的平均无故障时间比 Windows NT 更长。此外,产品系列新增了 Windows 2000 Datacenter Server,支持四个计算机集群。在复杂应用中,单个故障转移节点可能不足以承担服务器群中大量组件和服务的负载。

采用 n 层架构可以独立优化每一层,软件的每一代都在性能上有所提升,但这并非 Windows DNA 可扩展性的终点。平台内的主要通信机制是 COM,其方法调用是同步的,这会导致资源浪费,例如轻负载层的服务器可能

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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