7、基础设施与访问层设计全解析

基础设施与访问层设计全解析

1. 基础设施设计概述

在多数环境中,基础设施会被多种不同类型的工作负载共享。设计工作负载时,需独立于现有约束,以此确定可能出现瓶颈的位置。首先要定义参考架构,描绘出环境的蓝图。基于此架构,就能确定资源需求并构建环境设计方案。同时,还需考虑设计虚拟化平台,确定底层硬件组件,以及明确网络和存储需求。

2. 访问层设计考量

2.1 用户访问方式的影响

设计访问层时,需考虑用户访问 Citrix 环境的方式,如:
- 用户是否仅通过企业专用网络连接,还是需要提供基于互联网的远程访问?
- 支持移动设备还是仅支持个人电脑?
- 用户是国内用户还是全球范围的访问?
- 用户是使用 Citrix Receiver 直接访问,还是使用网页浏览器?
- 用户网络连接的性能(延迟或带宽)如何?

为充分发挥 Citrix 的灵活性,大多数客户部署会同时提供本地和远程访问,这有助于实现在家办公和自带设备办公(BYOD)计划,让远程、出差或使用不安全设备的用户能安全访问应用程序和后端数据系统。

2.2 Web Interface 与 StoreFront 对比

特性 Web Interface StoreFront 备注
高级定制 有限
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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