nginx负载均衡配置

测试服务器 tomcat 7.0.47 nginx 1.6.2

 

首先需要部署nginx服务器 假设为http://localhost:100080

两台tomcat服务器 http://localhost:7080 http://localhost:8080

 

在nginx 配置文件nginx.conf中修改如下

 

http block中添加upstream block:

   http{

      upstream test.fourfire.com {
       server localhost:8080;
       server localhost:7080;
      }

 server block修改:

     server {

        listen 10080;

        xxxxx

        location / {
            proxy_pass http://test.fourfire.com;
        }
     }

 

修改完毕 执行sudo ./nginx -s reload 即可

若需要设置不同tomcat权重不同的负载均衡

只需要修改为

server localhost:8080 wegiht=2; 然后sudo ./nginx -s reload 即可 这样访问8080端口的请求/7080端口请求 比例约为2:1

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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