云计算入门

关于云计算, 一直认为特别高大上,说实话,这几天看了Google的三大论文,更觉这些人真的很牛。想想如果自己学的很好,以后就可以愉快的装逼了,哈哈哈哈~~
好吧,其实我不是这样的人,最近要考试,忙着复习,下午还要去上海,原谅我没那么多时间慢慢写了。进入正题:
今天先说下GFS吧,也就是Google文件系统,试想一下,一个庞大的文件系统,每天要查找、写入、修改等等操作,还要面临组件失效,网络延迟等一系列的麻烦,一个好的思路是多么重要啊。
每个GFS集群,都包含一个Master节点,多台Chunk服务器,而且伴随着多个客户端访问,这算是它的整体架构吧。(老实说,还不了解架构是什么鬼,可以理解成整体框架,或者结构吧啊啊啊啊。只是用架构显得高大上)。整体思路就是客户端把文件名和它转成的chunk索引发给master节点,master节点将寻找到的相应的chunk标识和副本的位置发给客户端,这样客户端就可以找到需要的chunk信息了。后面就是客户端和它的通信,这样减少了master的负载。Master只需要周期性的扫描自己保存的chunk状态信息,及时清理chunk垃圾。
在修改文件时,选用对文件追加,也就是说,不是一般意义上的增删修改文件,而是将修改等命令写在文件尾部,“尽量采用数据追加方式,而不是覆盖方式”程序运行一遍,就可以得到最新的信息。另外,checkpoint可以记录成功写入的数据,也对过程进行了压缩,使程序更高效的运行。
还有master服务器与客户端,chunk服务器之间的交互,主chunk的选择运用,长了很多知识呢,人类的智慧是无穷的,开启云学习模式!考完试详谈
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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