7、谷歌云Vertex AI:AI/ML开发的一站式解决方案

谷歌云Vertex AI:AI/ML开发的一站式解决方案

1. Vertex AI Workbench简介

Vertex AI Workbench是一个托管平台,可在谷歌云上启动Jupyter Notebook应用程序。与本地环境相比,基于云的Jupyter Notebook环境更适合协作、扩展、增强安全性以及执行长时间运行的任务。

2. Vertex AI Workbench的自定义容器

Vertex AI Workbench允许基于自定义容器创建笔记本实例,其主要优势在于可根据特定需求定制笔记本环境。以下是使用自定义容器启动用户管理的笔记本实例的步骤:
1. 创建自定义容器 :大多数情况下,基于现有深度学习容器镜像创建派生容器会更容易设置。示例Dockerfile如下:

FROM gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu:latest
RUN pip install -y tensorflow
  1. 构建并推送容器镜像 :将容器镜像构建并推送到容器注册表,以便Google Compute Engine (GCE)服务账户可以访问。示例代码如下:
export PROJECT=$(gcloud config list project --format "value(core.project)")
do
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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