25、Puppet:云管理与未来特性探索

Puppet:云管理与未来特性探索

1. Puppet在云管理中的应用

1.1 管理Amazon Web Services (AWS)

Puppet提供了基于AWS的管理解决方案,主要有以下两种方式:
- 使用Puppet Labs的Cloud Provisioner模块
1. 安装模块

puppet module install puppetlabs-cloud_provisioner
2. **安装依赖**:
gem install fog
gem install guid
3. **生成并配置AWS访问凭证**:从AWS管理控制台生成访问凭证,使用AWS Identity and Access Management (IAM) 接口时,为创建访问密钥的用户设置至少为高级用户的策略。将访问密钥ID和秘密访问密钥放置在`~/.fog`文件中,示例如下:
:default:
  aws_access_key_id: AKIAILAJ3HL2DQC37HZA
  aws_secret_access_key: /vweKQmA5jTzCem1NeQnLaZMdGlOnk10jsZ2
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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