11、AWS 云环境搭建与安全配置全攻略

AWS 云环境搭建与安全配置全攻略

1. 节省成本:关闭 EC2 实例

当你暂时不使用 EC2 实例时,为避免产生运行费用,应将其关闭。具体操作如下:
1. 打开 AWS 控制台,进入 EC2 实例列表。
2. 选择你想要关闭的实例。
3. 从操作菜单中选择“停止”。

注意,不要选择“终止”,因为这会彻底销毁实例,之后若要使用就必须重新创建。当实例处于停止状态时,你仍需为其存储卷付费,但无需支付实例本身的计算能力费用。

2. 设置 S3 存储桶

在大多数应用中,你需要设置一些简单存储服务(S3)存储桶,用于存储输入和输出数据。S3 是 AWS 最古老、最成熟的服务之一,设置存储桶非常简单。以下是具体步骤:
1. 访问 console.aws.amazon.com,使用你的电子邮件地址和密码登录。
2. 点击“服务”,查看完整的服务列表。S3 位于“存储”部分,通常在列表顶部附近,你也可以在页面顶部的搜索框中输入“S3”进行筛选,然后点击 S3 链接,即可看到你的存储桶列表。
3. 为你的存储桶命名。存储桶名称必须符合域名系统(DNS)规则,即不能以连字符或句号结尾,且必须全部使用小写字母。此外,该名称在整个 AWS S3 中必须是唯一的,即使是你无法控制的存储桶名称也不能重复。因此,你可以采用一种命名约定来满足这一要求,例如使用“dw”或“cv”作为前缀。
4. 选择存储桶选项。主要选项是版本控制,默认情况下该选项是关闭的,对于基因组学工作,建议保持关闭状态。开启版本控制后,你可以在需要时恢复文件的早期版本,但这也会增加存储成本(而存储已经是 S3 上基因组学工作的主要成本之一)。此外,

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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  | 博主筛选后可见
 
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