《linux软件管理平台设计与实现》出版

本文探讨了在大规模Linux环境中管理软件包的常见问题,包括源代码管理、RPM包生成、发布及更新流程、冲突处理等,并推荐了一本书籍来解决这些问题。

rpm 是 linux 系列(特别是 redhat 系统上)最常见的软件包格式之一,而yum又是管理这种软件包的主要利器。在互联网行业的运维工作中,几(十)万台服务器的软件包自动生成,发布,安装和升级工作是非常重要的工作,在日常的开发和运维工作中。您一般会遇到哪些问题?诸如:

(1): 源代码怎样规范化管理?
(2): 怎样自动通过源代码生成RPM包?
(3): RPM包是怎样发布到yum仓库中的?
(4): 新发布的RPM包怎样快速生效能够安装到数万台服务器上去的?
(5): RPM包/文件冲突是什么情况,又是怎样解决的?
(6): rpm/yum管理时都会遇到哪些问题?
(7): yum仓库中的成千上万个RPM包如何快速建立索引?
(8): 怎样保证yum服务的高可用?
(9): 怎样构建一套稳定高效的软件管理平台?

(10):RPM之外的软件包怎样管理?

关于这些问题,您可以在《linux软件管理平台设计与实现》这本书中找到答案。

dangdang地址为:

http://product.dangdang.com/23345361.html#ddclick?act=click&pos=23345361_0_1_q&cat=&key=linux%2B%C8%ED%BC%FE%B9%DC%C0%ED%C6%BD%CC%A8%C9%E8%BC%C6%D3%EB%CA%B5%CF%D6&qinfo=13_1_48&pinfo=&minfo=&ninfo=&custid=&permid=20140107135138285964014869331221248&ref=&rcount=&type=&t=1390529872000



基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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