YunEngine的路线图

虽然现在云计算应用主要以由Amazon EC2为代表的IaaS(基础设施即服务)服务和由Salesforce CRM为代表的SaaS(软件即服务)服务为主,而PaaS(平台即服务)服务则处于比较“小众”的阶段,但是由于PaaS服务在开发环境、管理、伸缩、整合率和经济性等方面的优势,使得其的未来非常值得看好,所以基于YunTable的PaaS服务YunEngine诞生了,虽然YunEngine的长远目标是超越Google App Engine,也就是比Google App Engine更好用,但是现阶段由于时间和人力的原因,其暂时只支持Web和数据存储这两个基石级的功能。还有,值得注意的是,YunEngine应该是国内第一个提供Java语言支持的PaaS,下面将分别对YunEngine的基本架构和路线图进行介绍。

YunEngine的架构

YunEngine Arch

图1. YunEngine的架构图

由于现在YunEngine还处于初创期,其架构显得非常简单,主要由AppServer节点和YunTable集群这两部分组成。

AppServer节点

这个节点主要由一个或者多个Jetty服务器组成,通过这个服务器能很好地支持基于Java Servlet API的Web应用,包括最新 Servlet 3.0。为什么选择Jetty而不是更常用的Tomcat呢?因为在代码方面,Jetty不仅更模块化,而且总量较少,所以在定制化方面非常有优势,这点对YunEngine的未来发展而言非常关键。

现在,Jetty服务器除了运行Web应用之外,还内置一个支持后端数据库为YunTable的JPA(Java Persistence API)实现,名为“YunJPA”。当运行在Jetty中的Web应用需要调用JPA的功能来执行数据处理相关操作时,Jetty会给这个应用生成一个基于YunJPA的EntityManager接口,应用会通过使用这个接口来访问后端的YunTable集群,从而完成和数据处理相关的操作。

YunTable集群

在AppServer节点之后,用于存储数据的,就是一个运行YunTable系统的集群,其主要包括两种类型的节点:其一是Master节点,主要用于管理整个集群,其功能包括数据库表的创建、数据备份的管理和Region节点的容灾等,并且在一个集群中只会存在一个;其二是Region节点,其功能较简单,主要用于存储数据,而且一个集群中会有多个。

路线图

到现在为止,基于大概半个月左右的开发,Web和数据存储这两个核心功能都已经基本实现了,接下来,按照计划,YunEngine将会有下面这几个重要的里程碑(Milestone)。

11月初完成核心功能,并进行整体地完善
12月初开始内测
明年元旦后进行小规模公测
明年春节后正式对外公测

表1. YunEngine的路线图

最后,熟悉Google App Engine人都知道,其实已经出现了类似AppScale的开源项目,那么为什么要重新发明“轮子的轮子”呢?原因是:由于AppScale有很多核心技术都是依赖第三方,比如,数据库方面采用了Cassandra和Voldemort等,它所做的主要只是拼装而已,所以从长期而言,其可发展性不佳,因为不同的第三方产品和技术,它们在接口和内部机制等方面都会有所不同,如果硬要在将它们完美地整合在一起,这将会是极其艰难的,而YunEngine由于其最核心的,同时也是技术上难度最大的存储功能都是控制在自己手中,所以有信心对YunEngine进行不断地优化和修改,以使其更出色和更稳定。如果大家对YunEngine的未来有什么意见和兴趣的话,可以在本贴中进行进一步地讨论,还有,谢谢大家一直以来对我的支持。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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