1、Docker入门与进阶指南

Docker入门与进阶指南

1. 为何选择Docker

在过去十年,云计算IaaS层发展迅速,亚马逊AWS、谷歌GCE和微软Azure等提供大规模云服务,获取服务器变得轻松快捷,且API的出现让基础设施和应用部署实现了编程化,提升了自动化水平。然而,分布式环境下的应用打包、配置和服务组合进展缓慢,大规模、容错的分布式应用部署仍具挑战。

Docker为Linux容器带来全新用户体验,重点在于应用的轻松打包和运行。使用Docker后,人们会自然思考应用的组合与集群,容器促使我们从功能隔离角度分解应用,以适应分布式环境。

2. 所需技术基础

在深入学习前,需掌握以下开发和系统管理概念:
- Bash(Unix shell) :Linux和OS X的默认Unix shell,熟悉文件编辑、权限设置、文件移动、用户权限和基本shell编程很有帮助。可参考O’Reilly的《Learning the Bash Shell》或《Bash Cookbook》。
- 包管理 :了解机器上的包管理工具,如Ubuntu/Debian的apt、CentOS/RHEL的yum、OS X的port或brew,掌握包的安装、升级和移除。
- Git :分布式版本控制标准。若熟悉CVS和SVN但未使用过Git,可阅读O’Reilly的《Version Control with Git》,并通过http://training.github.com学习GitHub。
- Python :建议掌握脚本语言

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力。
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