集群做法

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其实在许多小公司和小企业里,尤其是牵涉到电子商务和电子广告类的网站,他们的网站也要求作负载均衡高可用的Linux集群,但由于成本的制约,老板都会要求系统架构师设计的方案能够用最少的钱实现这个要求,作为系统架构师的我们,应该如何实现这个要求呢?[ 全文][ 评论]
一种是通过硬件来进行进行,常见的硬件有比较昂贵的NetScaler、F5、Radware和Array等商用的负载均衡器,它的优点就是有专业的维护团队来对这些服务进行维护、缺点就是花销太大,所以对于规模较小的网络服务来说暂时还没有需要使用;另外一种就是类似于LVS/HAProxy、Nginx的基于Linux的开源免费的负载均衡软件策略,这些都是通过软件级别来实现,所以费用非常低廉,所以我个也比较推荐大家采用第二种方案来实施自己网站的负载均衡需求。[ 全文][ 评论]
网络负载均衡配置十步完成

专家介绍

  • 余洪春( 抚琴煮酒· 微博),《构建高可用Linux服务器》一书作者,一拍网系统架构师、资深项目管理工程师,ChinaUnix集群和高可用版版主。

负载均衡基础知识

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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