16、云网络设置与负载均衡全解析

云网络设置与负载均衡全解析

在当今数字化时代,云网络的搭建和负载均衡的配置对于企业和开发者来说至关重要。本文将详细介绍如何在 Google Cloud、AWS 和 Azure 等主流云平台上实现虚拟网络资源的安全配置以及负载均衡的设置。

1. Google Cloud VPC 实现概述

在 Google Cloud 中创建和配置 VPC 资源,需要了解 VPC 的各个组件以及云网络的相关原则。完成相关任务后,你将能够描述和配置 VPC、IP 地址、子网、互联网网关和路由。

1.1 前提条件
  • 计算机操作系统:Windows 8.1 或更高版本、macOS 10.15 或更高版本,或 Linux Ubuntu 18.04 或更高版本。
  • 互联网浏览器:建议使用 Chrome 或 Edge。
  • 说明文档位置:https://github.com/PacktPublishing/Cloud-Computing-for-Beginners/tree/main/Instructions/Chapter7/VNET/GoogleCloud
  • GCP 账户:具备创建和管理所有 VPC 资源及依赖项的权限。可通过以下链接创建免费 GCP 账户:
  • https://cloud.google.com/free/
  • https://cloud.google.com/resource-manager/docs/manage-google-cloud-resources
1.2 任务步骤
  • <
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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