23、云计算技术与实践综合解析

云计算技术与实践综合解析

1. 行业人物风采

在云计算及相关技术领域,众多专业人士展现出独特的才华与贡献。
- Peter McCool :自幼受量子力学熏陶,视计算机为解决繁琐工作的工具。1995 年开启 IT 生涯,涉足桌面支持、Unix 系统管理、开发、测试和解决方案架构等多个领域,对融合多领域的 DevOps 十分着迷。
- Rachel Sweeney :皮尤研究中心的 DevOps 工程师,擅长运用 AWS、Python、Kubernetes 等工具解决问题,让数据更易获取和可靠。闲暇时喜欢修理船只,与妻子在宁静的锚地共度周末。
- Reza Salari :金融服务/保险行业的技术高管,热衷于云计算为企业带来的新机遇。他是马里兰大学 AWS 学院认证教育者,过去五年教授网络安全和云计算课程,有 10 年海外为国防和私营部门客户工作的经验,专注于培训、意识提升和人员战略。

2. 云计算基础概念

云计算具有诸多关键特性:
|特性|描述|
|----|----|
|广泛访问|用户可通过网络广泛访问云服务,这是云计算的重要特征之一。|
|资源池化|将计算资源集中池化管理,实现资源的高效利用。|
|弹性伸缩|能根据需求灵活调整资源的使用量,具备弹性和可扩展性。|
|计量服务|按照使用量进行计费,提供可计量的服务模式。|

云计算存在多种类型,如公有云、私有云和混合云等。不同类型的云适用于不同的场景和需求。

3. 云服务提供商
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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