sqlserver和ROR也可以配合使用,应用动态请求统计

本文记录了4月初系统上线后的ROR动态请求情况及服务器配置优化过程。最初配置为10.100.0.5安装apache+mongrel(2个服务),10.100.0.1安装SQL Server。4月20日访问量剧增后,调整为10.100.0.5安装apache+mongrel(12个服务),与discuz论坛共用一台服务器;10.100.0.1安装apache+mongrel(10个服务)和SQL Server 2000。
日期ROR动态请求
10.100.0.510.100.0.1合计
2008-4-2491,305 88,177 179,482
2008-4-23177,681 91,679 269,360
2008-4-22179,079 93,840 272,919
2008-4-21373,913 189,024 562,937
2008-4-20302,733 172,895 475,628
2008-4-1959,843 59,843
2008-4-1832,820 32,820
。。。。。。
4月初系统上线,10.100.0.1上安装SQL Server,10.100.0.5安装apache+mongrel(2个服务),到4.19访问量也就4、5万,4.20访问量剧增,不得不改变配置如下:
10.100.0.5 安装apache+mongrel(12个服务),与discuz论坛公用一台服务器。繁忙时(4.20、21日)ruby占用CPU不高5%-10%,但网络较慢。
10.100.0.1 安装apache+mongrel(10个服务)、SQL Server 2000。繁忙时(4.20、21日),sqlserver占用10%-20%CPU,ruby占用10%-15%cpu,网络较慢。
两台服务器均为4CPU 8G内存,windows 2003

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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