Windows Azure平台简介(四):SQL Azure以及其他服务

SQL Azure作为微软提供的云端关系型数据库引擎,支持SQL Server的大部分开发功能。开发人员可以使用现有技术如ADO.NET Entity Framework、LINQ to SQL等访问数据。SQL Server 2008 Management Studio R2提供生成可在SQL Azure上运行的T-SQL脚本功能,便于数据库迁移。

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SQL Azure是一个部署在云端的关系型数据库引擎,它支持SQL Server中绝大多数和开发有关的功能。作为一个部署在云端的数据库引擎,绝大多数的管理工作都由微软为你完成,因此你不用担心任何诸如备份,集群,等管理方面的问题,我们的SLA (Service Level Agreement)确保了你的数据库服务器平均每个月将有99.99%的时间在线。也正是因为这点,目前我们暂时没有暴露太多的管理功能给用户。

开发人员可以使用现有的知识,例如ADO.NET Entity Framework (EDM)LINQ to SQL,甚至是传统的DataSetODBC等技术,来访问位于SQL Azure上的数据。绝大多数现有的数据访问程序只需要修改一个连接字符串,便能顺利访问SQL Azure

SQL Server 2008 Management Studio R2(目前为CTP版本)针对SQL Azure也提供了很强大的支持。目前的CTP版本已经支持根据现有的数据库,生成能在SQL Azure上运行的T-SQL脚本,从而方便大家将数据库迁移至SQL Azure。今后的版本中会对SQL Azure提供更多更强大的支持。

其他

Windows Azure平台还会推出更多的服务供大家使用。例如,现在处于CTP阶段的Dallas,就是一个部署在云端的数据分析服务。它支持和常用的工具(例如Excel 2010PowerPivot)结合起来使用,从而让用户能够使用自己所熟悉的工具来分析位于云端的数据。

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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