19、企业应用的维护与管理:守护进程、服务及监控

企业应用的维护与管理:守护进程、服务及监控

1. 企业软件开发的特点

企业环境下的软件开发与其他场景有诸多不同。通常,企业开发者以大型团队形式工作,常需复用专有库和应用程序,并且要与运维和质量保证(QA)部门紧密合作。与桌面应用不同,许多企业应用没有用户界面,而是作为守护进程(daemons)或服务在后台运行。

2. 将代码转换为守护进程和服务

2.1 问题描述

在企业环境中,经常需要创建守护进程,即无需控制终端在后台运行的进程(如 HTTP 服务器)。手动将进程转换为守护进程虽非难事,但较为复杂,借助库自动完成更为便捷。下面将介绍如何在类 Unix 操作系统上将 Ruby 应用转换为守护进程,以及在 Windows 平台上将其转换为服务。

2.2 所需工具

  • 类 Unix 系统 :安装 daemons 宝石(gem)。
$ gem install daemons
  • Windows 系统 :安装 win32-service 宝石(gem)。
$ gem install win32-service

2.3 解决方案

2.3.1 测试应用程序

在将进程转

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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