7、AWS CloudFormation 与 AMI 使用指南

AWS CloudFormation 与 AMI 使用指南

1. CloudFormation 栈同步与删除

1.1 栈同步问题及解决

在更新 AWS 栈时,会遇到同步问题,比如更新 Git 和实际的 AWS 栈可能同时进行,产生负面后果。为确保本地栈副本与运行版本匹配,可按以下步骤操作:
1. 使用 aws cloudformation get-template 命令获取描述运行模板的 JSON 文件。
2. 用 sed head 清理输出。
3. 用 diff 比较本地和远程版本。

示例代码如下:

$ aws cloudformation get-template --stack-name example-stack \
| grep -v "TemplateBody" | head -n -1 > example-stack.running 
$ diff <(jq '.' example-stack.running) <(jq '.' example-stack.json)

这里使用 jq 以一致格式美化 JSON,避免 diff 受格式或空白差异影响。建议在初始提交新栈时,使用 aws cloudformation get-template 导出的格式,可解决元素排序问题。这些命令可封装在简单脚

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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