75、基于预算和用户反馈控制策略的PRMS场景Web应用解析

于 2025-09-21 11:15:56 发布
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分类专栏： 智能系统与计算前沿 文章标签： PRMS场景 Web应用 预算控制
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基于预算和用户反馈控制策略的PRMS场景Web应用解析

1. 系统架构组件

系统包含多个关键组件，各组件协同工作以实现高效的服务和资源管理。
- 服务器主节点（Server Master） ：负责管理所有主机，检查主机的CPU和内存使用等信息，避免过多信息同时占用网络。它根据规则管理器中的规则运行Docker配置文件，下载Docker镜像并在不同机器上设置服务，还能根据需求自动租用额外机器。
- 服务器（Servers） ：系统中的物理机器，根据不同服务需求分组。例如，若PRMS场景请求较多，则PRMS场景组的机器数量会多于其他服务组。
- 反馈收集器（Feedback Collector） ：通过调查收集用户反馈，将调查结果转换为反馈分数。根据反馈分数，系统可自动调整服务器规模或为项目经理提供建议。每个服务都有一个反馈收集器，包含项目经理预定义的调查。
- 规则管理器（Rule Manager） ：存储队列主节点和服务器主节点遵循的规则，规则通过RESTful API应用到这两个主节点。当项目经理添加新规则时，可能需要修改相应的RESTful API。

2. 控制策略

控制策略存储在规则管理器中，包括服务请求在队列中的处理方式和基于用户反馈的服务器管理方法。
- 排队模型 ：使用修改后的M/M/1/1/∞/∞排队模型来估计队列长度和作业等待时间。该模型考虑了分配的预算金额（B）、预算周期（Tb）、租用实例的成本（$P/小时）、租用实例中作

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Anaconda安装与使用指南[项目源码]
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本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
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Lua table.concat函数详解[项目源码]
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基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
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深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
搭建OpenStack云平台[源码]
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本文详细介绍了如何使用Kolla工具部署Stein版本的OpenStack云平台。内容涵盖了从实验环境准备、系统配置、Docker服务安装、Kolla和Kolla-Ansible的获取与安装，到OpenStack的部署和验证全过程。作者采用all-in-one模式进行部署，适合初学者快速上手。文章还提供了具体的命令和配置文件修改示例，帮助读者避免常见错误。最后，作者鼓励读者在实际操作中保持细心和耐心，并预告了后续关于OpenStack基本使用方法和创建测试云主机的内容。
基于CMSIS-NN的微控制器深度学习模型部署指南
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针对Cortex-M4与Cortex-M7处理器架构，CMSIS神经网络函数库提供了名为arm_nnexample_cifar10的参考实现。该参考工程已适配uVision仿真环境及STM32F407 DISCOVERY开发平台，其脚本目录内预设了图像数据宏定义结构，同时集成基于Python语言的Jupyter交互式笔记本工具，支持用户通过自定义图像样本生成适配的输入数据集合。 工程构建说明需注意：微控制器项目需通过Windows平台下的Keil MDK-ARM开发环境进行编译。开发环境部署指南及相关安装资源可通过官方文档获取。具体技术规范与操作流程请查阅项目附带的说明文档。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
FFmpeg与OpenCV对比[项目源码]
11-24
FFmpeg和OpenCV是多媒体处理领域的两大开源工具库，但定位截然不同。FFmpeg专注于音视频的编解码、格式转换和流传输，擅长处理数据流层面的操作，如转码、压缩、推流等。OpenCV则专注于计算机视觉，致力于图像和视频内容的分析与理解，提供丰富的图像处理算法、目标检测、特征提取等功能。两者在视频处理流程中常协同工作，FFmpeg负责编解码和传输，OpenCV负责内容分析。选择工具时，若涉及音视频数据处理选FFmpeg，若需图像内容分析则选OpenCV，复杂场景可结合两者优势。
LeGO-LOAM建图解析[可运行源码]
11-24
本文详细解析了三维SLAM算法LeGO-LOAM的建图部分源码，重点介绍了其与原有LOAM算法的不同之处，特别是增加了回环检测功能。文章从主函数run入手，逐步分析了建图过程中的关键步骤，包括点云坐标转换、关键帧提取、降采样匹配、回环检测、位姿优化等。同时，还探讨了回环检测的实现原理及其局限性，指出其基于里程计几何关系的检测方式可能在地图尺寸较大时存在误差问题。最后，文章总结了LeGO-LOAM的建图流程和回环检测的校正功能，为读者深入理解该算法提供了有价值的参考。
BMFont工具使用指南[源码]
11-24
本文介绍了如何使用BMFont工具快速将PNG图片转换为FNT字体文件。首先需要安装Lua环境，然后执行BMFont.lua脚本，该脚本会读取当前文件夹下的所有子文件夹，并将每个子文件夹中的PNG图片制作成FNT字体。子文件夹的名称将作为FNT字体的后缀，而PNG图片名的第一个字符将作为字符的char id。文章还提到了一些在Windows中不能用作图片名的特殊字符及其替代写法，并指出可以在BMFont.lua文件的前几行修改FNT字体的前缀和字距。最后提供了工具的下载地址。
Lua安装配置指南[代码]
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本文详细介绍了在Linux系统下安装和配置Lua、LuaJIT以及Luarocks的步骤。首先，通过下载源码、解压、编译安装Lua，并解决可能出现的依赖问题。其次，安装Luarocks作为Lua的包管理工具，强调设置安装路径的重要性以便于管理。最后，介绍了LuaJIT的安装过程，包括下载源码、编译安装及验证。文章还简要提及了LuaJIT的概念及其作用，以及Luarocks的功能类比于Java的Maven/Gradle。整体内容实用，适合需要快速上手Lua的开发者参考。
【创新、复现】基于蜣螂优化算法的无线传感器网络覆盖优化研究(Matlab代码实现）
11-24
【创新、复现】基于蜣螂优化算法的无线传感器网络覆盖优化研究(Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于蜣螂优化算法的无线传感器网络覆盖优化展开研究，提出了一种创新的元启发式优化方法，并通过Matlab代码实现验证其有效性。该算法模拟蜣螂的生物行为机制，用于解决WSN中传感器节点部署的最优覆盖问题，旨在提升网络覆盖率、延长生命周期并降低能耗。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、优化流程设计及仿真实验设置，通过与其他主流优化算法对比，证明了蜣螂优化算法在收敛速度、全局搜索能力和稳定性方面的优越性。同时，研究还探讨了不同参数设置对覆盖性能的影响，提供了实际应用中的调参依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法背景的研究生
计挑赛C++真题解析[项目源码]
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本文详细解析了2024年计算机挑战赛程序设计类C++真题，包括客观题和编程题。客观题涵盖C++基础语法、数据结构、算法等知识点，如typedef与#define区别、类静态成员、单链表操作等。编程题涉及贪心算法、动态规划、DFS等算法应用，例如农作物丰收竞赛、修复公路、限时抢购等问题。文章提供了完整的题目描述、输入输出样例及参考代码，适合参赛者系统复习和提升编程能力。
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