3、深入理解无服务器计算:概念、单元与优势

深入理解无服务器计算:概念、单元与优势

1. 无服务器平台模式与集成

无服务器平台通常采用无状态应用模式,其存储由外部服务或平台处理,并且将配置与应用代码清晰分离。采用无服务器开发思维并不意味着摒弃昂贵的硬件,实际上,无服务器平台常需与现有软件系统(包括可追溯到 20 世纪 60 年代的大型机系统)协同工作并集成。

Knative 是将无服务器功能集成到现有计算平台的不错选择,它基于 Kubernetes 构建并原生融合了其功能,从而弥合了自 2014 年 AWS Lambda 和 Kubernetes 推出以来就备受争议的“无服务器与容器”之争。

2. 无服务器相关术语

2.1 进程(Process)

进程在 Unix 语境下指的是一个执行中的程序,包含一个或多个共享公共内存空间并与内核交互的线程。多数无服务器系统基于流行且免费的 Linux 内核构建,但也有一些基于 Windows 内核或通过 WebAssembly(Wasm)暴露的 JavaScript 运行时。截至目前,最常见的无服务器进程机制是通过容器子系统使用 Linux 内核,例如 Lambda 通过 Firecracker VM 库,以及 Knative 等开源项目使用 Kubernetes 调度器和容器运行时接口(CRI)。

2.2 实例(Instance)

实例是一个无服务器执行环境,以及管理该环境中根进程所需的外部系统基础设施。它是无服务器系统中最小的调度和计算单元,常用于日志记录、监控和跟踪等系统中作为关联的关键。无服务器系统将实例视为临时的,会根据系统负载自动创建和销毁实例。在某些无服务器环境中,单个实例可能执行多个进程,但外部无服

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值