甲骨文推出虚拟应用软件工具

甲骨文推出Oracle VM Template Builder,协助开发者制作虚拟应用软件。此工具支持结合Oracle Enterprise Linux的JeOS影像与应用软件,以及Oracle VM或OVF虚拟机内的其他软件。该产品的发布旨在加强甲骨文在虚拟化市场的竞争力。

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甲骨文推出构建虚拟应用软体的新工具,这是该公司收购Virtual Iron后,在伺服器虚拟市场的第一个大动作。 13日发表的 Oracle VM Template Builder,是一套协助第三方开发者和企业自有团队制作虚拟应用软体的绘图工具。 13日发表的Oracle VM Template Builder,是一套协助第三方开发者和企业自有团队制作虚拟应用软体的绘图工具。这项开原码产品可供使用者结合Oracle Enterprise Linux的JeOS(Just enough作业系统)影像与应用软体,和Oracle VM或OVF虚拟机内的其他软体。这项开原码产品可供使用者结合Oracle Enterprise Linux的JeOS(Just enough作业系统)影像与应用软体,和Oracle VM或OVF虚拟机内的其他软体。 JeOS影像仅包含那些作业系统执行特定工作所需的元件、降低影像大小和复杂度,并改善速度和安全性。 JeOS影像仅包含那些作业系统执行特定工作所需的元件、降低影像大小和复杂度,并改善速度和安全性。 这项产品在甲骨文收购 Virtual Iron三个月后推出,被视为该公司强化对VMware之竞争态势,与提升外界对其虚拟化产品兴趣的动作。这项产品在甲骨文收购Virtual Iron三个月后推出,被视为该公司强化对VMware之竞争态势,与提升外界对其虚拟化产品兴趣的动作。 IDC研究主任 Chris Ingle指出,仅管甲骨文欲在虚拟应用软体市场占据更大位置是合理的,要在这个领域脱颖而出却很困难。 IDC研究主任Chris Ingle指出,仅管甲骨文欲在虚拟应用软体市场占据更大位置是合理的,要在这个领域脱颖而出却很困难。他说:「像VMWare这些公司,已经提供这种技术一段时间了,我不确定你还能提出什么超越VM Template的东西。」他说:「像VMWare这些公司,已经提供这种技术一段时间了,我不确定你还能提出什幺超越VM Template的东西。」 甲骨文开原码产品行销经理Monica Kumar表示,使用VM Template的独立软体供应商,能得到甲骨文的支援和顾客基础。甲骨文开原码产品行销经理Monica Kumar表示,使用VM Template的独立软体供应商,能得到甲骨文的支援和顾客基础。此外,使用该技术也代表hypervisor、资料库和应用软体堆叠都经过良好的测试与整合。此外,使用该技术也代表hypervisor、资料库和应用软体堆叠都经过良好的测试与整合。 Kumar说:「我们提供的是预先装配、设定好的软体。我们从经验得知,布署ERP和CRM可以是非常困难且耗时的,因此建构这些样板将为顾客省下庞大的资源和时间。」任何开发者或供应商都可使用这些样板,且不限于甲骨文产品。 Kumar说:「我们提供的是预先装配、设定好的软体。我们从经验得知,布署ERP和CRM可以是非常困难且耗时的,因此建构这些样板将为顾客省下庞大的资源和时间。」任何开发者或供应商都可使用这些样板,且不限于甲骨文产品。 另一个相关的宣布,是甲骨文特别针对Siebel CRM 8.1.1设计一版Oracle VM Template。另一个相关的宣布,是甲骨文特别针对Siebel CRM 8.1.1设计一版Oracle VM Template。 这是以Oracle Enterprise Linux,和在Oracle VM之上执行的11g资料库为基础。这是以Oracle Enterprise Linux,和在Oracle VM之上执行的11g资料库为基础。此外,该公司也在Oracle Validated Configurations Program(甲骨文验证架构计画)之下,推出一个测试虚拟堆叠的工具组。此外,该公司也在Oracle Validated Configurations Program(甲骨文验证架构计画)之下,推出一个测试虚拟堆叠的工具组。(ZDnet)
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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