1、Docker:革新软件构建与交付的利器

Docker:革新软件构建与交付的利器

1. Docker 的诞生

2013 年 3 月 15 日,dotCloud 创始人兼 CEO Solomon Hykes 在加利福尼亚州圣克拉拉的 Python 开发者大会上,用五分钟的闪电演讲将 Docker 首次介绍给世界。当时,除了 dotCloud 内部,只有约 40 人有机会试用 Docker。

宣布后的几周内,Docker 就获得了大量媒体关注。该项目迅速开源,并在 GitHub 上公开,任何人都能下载和参与贡献。几个月后,行业内越来越多人听说了 Docker,以及它将如何革新软件的构建、交付和运行方式。不到一年,行业内几乎无人不知 Docker,但很多人仍不清楚它到底是什么,以及为何如此令人兴奋。

Docker 承诺能轻松封装创建可分发应用程序工件的过程,将其大规模部署到任何环境中,并简化敏捷软件组织的工作流程和响应能力。

2. Docker 的承诺

2.1 超越虚拟化平台

Docker 表面上被视为虚拟化平台,但远不止如此。它的领域涵盖了行业中一些竞争激烈的细分领域,涉及 KVM、Xen、OpenStack、Mesos、Capistrano、Fabric、Ansible、Chef、Puppet、SaltStack 等技术。从 Docker 所竞争的产品列表中可以看出,通常虚拟化产品不会与配置管理工具竞争,但这两类技术都受到了 Docker 的冲击。这些技术都以提高生产力著称,而 Docker 正处于过去十年中一些最具推动性技术的核心位置。

2.2 独特的功能集

如果对 Docker 和这些领域的领先产品进行逐功能

【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的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 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师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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