35、Erlang 软件升级指南:低级别指令与发布处理

Erlang 软件升级指南:低级别指令与发布处理

1. 低级别指令概述

Relup 文件由从 .appup 文件生成的低级别指令集组成。对于复杂的升级,可以使用低级别指令编写文件,也可以手动编辑生成的文件。低级别指令包括以下几种:
| 指令 | 描述 |
| — | — |
| {load_object_code, {Application, Vsn, ModuleList}} | 从应用的 ebin 目录读取所有模块,但不将它们加载到运行时系统。此指令在暂停行为和特殊进程之前执行,与高级别指令 load 不同,后者不仅加载模块,还使其在运行时可用。 |
| point_of_no_return | 此指令应在 relup 脚本中出现一次,并且应放置在系统在执行 relup 文件中的一个或多个指令失败后无法恢复的位置。在此指令之后发生的崩溃将导致系统重启旧版本。通常放置在 load_object_code 指令之后。 |
| {load, {Module, PrePurge, PostPurge}} | 使通过 load_object_code 加载的模块成为当前版本。 PrePurge PostPurge 可以设置为 soft_purge brutal_purge (默认值)。 |
|

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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