49、云端部署Ubuntu服务器全攻略

云端部署Ubuntu服务器全攻略

在当今数字化时代,将服务器部署到云端已成为众多企业和开发者的首选。本文将详细介绍如何在AWS(Amazon Web Services)上部署Ubuntu服务器,以及如何创建镜像和实现自动扩展,帮助你轻松搭建和管理云端服务器。

1. 创建IAM角色

在AWS控制台设置IAM角色时,最后一个屏幕会展示我们之前选择的设置,同时提供为角色命名和添加描述的选项。虽然这是可选的,但建议为角色命名,以便后续识别。完成设置后,点击“Create role”创建角色。

2. 创建Ubuntu实例
  • 访问EC2服务 :在AWS控制台中,通过搜索框输入“EC2”找到并点击该服务,然后点击屏幕左侧的“Instances”,接着点击“Launch instances”。
  • 选择操作系统 :在列表中,Ubuntu位于“Quick Start”部分,选择Ubuntu作为操作系统。
  • 选择实例类型 :推荐选择“t2.micro”实例类型,它符合免费套餐资格,适用于测试和学习。不过,该实例类型性能有限,不适合生产环境。
  • 生成密钥对 :若没有密钥对,点击“Create new key pair”生成新的密钥对。设置密钥名称后,保持默认配置,点击“Create key pair”,浏览器将下载生成的SSH密钥,务必妥善保存。使用以下命令通过OpenSSH连接到实例:

                
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模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掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值