14、深入探索Riak与Bigtable:特性、应用与优化

深入探索Riak与Bigtable:特性、应用与优化

1. Riak简介

Riak是备受赞誉且广泛使用的NoSQL键值存储系统,其客户涵盖欧洲公共卫生服务机构到全球网络广告公司等。Basho Technologies是Riak的开发者,在全球设有办事处,提供全天候支持。

2. 选择键值存储的考量因素
  • 数据库特性 :多数选择涉及是否需要符合ACID的数据库、带二级索引的数据库,或者支持特定小众特性(如原生支持闪存存储)的数据库。
  • 人员与支持 :创建优质应用需要找到训练有素的人员和支持服务。同时,要考虑将键值存储与现有互补技术集成,以及如何处理应用所需的数据格式存储问题。
  • 技能可用性 :有效构建键和使用特殊桶模拟索引是特定技能,应寻找在实际领域证明具备这些技能的人员。每个键值存储都有不同的客户端库,开发者不仅要熟悉数据库,还要熟悉为项目选择的编程语言API。键值存储的应用编程模型相对简单,但在所选NoSQL数据库不原生支持二级索引时,开发者可能需要进行索引和反序列化工作。
3. Riak与Hadoop Map/Reduce集成
  • 作为输入 :可以指定一组键、二级索引查询或Riak Search查询,返回Hadoop需要处理的记录键列表。当Hadoop按键请求这些记录时,Riak会迭代获取所有匹配记录。
  • 作为输出 :Riak的Java客户端库
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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