34、BigQuery资源管理、监控、故障处理与安全保障

BigQuery资源管理、监控、故障处理与安全保障

1. 为GCP资源分配标签

在GCP中,可以为多种资源分配标签,包括Compute Engine虚拟机(VMs)、Dataproc集群、Dataflow作业,当然也可以为BigQuery数据集、表、模型甚至查询作业分配标签。以下是为资源分配标签的具体操作:
- 为数据集分配标签 :为数据集 ch10eu 应用标签 environment:learning ,使用以下命令:

bq update --set_label environment:learning ch10eu
  • 为表和视图分配标签 :以类似的方式为表和视图分配标签,但目前表/视图标签不会显示在计费数据中。例如,为表 ch10eu.restored_table 分配标签 environment:learning ,使用以下命令:
bq update --set_label environment:learning ch10eu.restored_table
  • 通过命令行提交作业时分配标签 :在提交作业时也可以分配标签,例如:

                
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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