10、Docker网络与配置全解析

Docker网络与配置全解析

1. Weave Net网络部署

Weave Net能够让我们在可扩展网络上快速轻松地启动容器,实现自动IP地址分配和服务发现。

1.1 部署步骤
  • 在第一台主机 weave-gs-01 上启动Weave路由器容器。
  • 在第二台主机 weave-gs-02 上启动另一个Weave路由器容器,并指定第一台主机的IP地址,命令如下:
$ ./launch-simple-demo.sh

此命令会让 weave-gs-02 上的Weave与 weave-gs-01 上的Weave路由器建立对等连接。之后使用Weave启动的任何容器,在Weave网络内对所有其他容器都是可见的,无论它们位于哪台主机上。容器会自动分配一个在网络中唯一的IP地址,如果使用 -h 选项调用Docker,还会自动在Weave DNS服务中注册。

要查看已启动的容器,可使用Weave Scope,在每台主机上运行:

$ scope launch
2. 在AWS上运行Weave网络

如果你想在AWS实例上使用Weave Net和WeaveDNS,可按以下步骤操作。

2.1 前提条件
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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