22、开始使用21.co软件开发工具包

开始使用21.co软件开发工具包

1. 概述

21.co是一个虚拟市场平台,开发者可以在这个平台上创建和销售微服务以换取比特币。本篇文章将详细介绍如何使用21.co提供的软件开发工具包(SDK)来开始在21.co市场上创建和销售微服务。我们将一步步引导你完成从环境设置到销售微服务的全过程,帮助你快速上手。

2. 支持的操作系统

21.co SDK目前支持以下操作系统:

  • Ubuntu
  • macOS

在本篇文章中,我们将以在AWS上运行Ubuntu为例,展示如何安装和配置21.co SDK。

3. 演示环境设置

3.1 创建AWS Ubuntu实例

首先,你需要在AWS上创建一个Ubuntu 14.x实例。具体步骤如下:

  1. 登录到 AWS管理控制台
  2. 选择“EC2”服务。
  3. 点击“Launch Instance”按钮。
  4. 选择Ubuntu Server 14.x AMI。
  5. 配置实例类型(推荐使用t2.micro)。
  6. 配置实例详细信息。
  7. 添加存储。
  8. 配置安全组,确保允许SSH连接。
  9. 审核并启动实例。

3.2 连接到AWS实例

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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