vagrant 资源收集

最近在学习vagrant 管理虚拟机,总结了一下学习文档,以下是来之我的独立博客 " 程序员和厨子"
为什么要使用vagrant
举两个典型的例子,第一种,有时候开发环境开发出来的web应用在产品的线上环境运行不起来,可能大部分开发人员开发时使用windows 系统,而线上环境是linux系统,解决这个问题一般很多在windows中开发的开发人员会安装虚拟机,安装和线上系统一致,环境一致的linux系统。 第二种,多服务器web应用开发,比如分布式web开发,稍微复杂的web应用,后端处理就不会只用一个服务器了,可能会有多个服务器共同处理,如何在开发环境中快速的布置多个服务器进行测试,或者是开发环境就是多服务器的,这样保持和线上环境一致的配置就会很方便,解决这个问题,可能是配置多个虚拟机搞定,但是对于普通开发人员的机器配置来说来说要求比较高, 也难管理多里多个虚拟机。这时vagrant 就是用来解决上面的两个典型问题, 管理虚拟机,可以统一开发人员的开发环境,更容易地创建和测试多服务器web应用。统一开发环境,提高团队协作,减少不必要的因素,提高生产效率,vagrant 
对团队协作开发是一个不错的工具。


官方文档:


官方文档全英文,如果要快速入门可以参考官方文档和下面的一些博客,看完这些内容,基本算是入门了

1.典型用法:
安装和使用:
http://ninghao.net/blog/1566

配置共享目录:http://ninghao.net/blog/2078
配置网络:http://ninghao.net/blog/2079

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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