14、基于镜像的 Linux 部署:技术解析与应用探讨

基于镜像的 Linux 部署:技术解析与应用探讨

1. 技术要求

要顺利完成相关操作,你需要满足以下条件:
- 两台裸机或虚拟机,可对其操作系统进行修改或重新安装。
- 具备 root 访问权限、互联网访问权限以及 DHCP IP 地址分配。
- 能够下载 ISO 镜像,并拥有一个 16GB 或更大容量的 USB 拇指驱动器。
- 拥有一个免费的 Red Hat 开发者账户,并可访问自己的 Quay 注册表(同样免费)。

在操作中,本文使用 CentOS Streams 9 作为构建机器的操作系统,并将创建一个 CentOS Streams 9 可引导容器镜像。

2. 基于镜像的 Linux 部署介绍

采用基于镜像的 Linux 部署的最大原因是简化生命周期管理。接下来将介绍两种方法及其特点、局限性和相关工具,并通过一些练习让你更深入了解。

3. rpm - ostree 和原子镜像
  • 部署特点 :rpm - ostree 这种部署方式有时也被称为原子部署,因其具有不可变性。许多供应商有自己的营销名称,如 Red Hat 称其为 RHEL for Edge。近年来,许多发行版都增加了 rpm - ostree 部署选项,像 Fedora Silverblue、NixOS 等都是纯原子发行版。基于镜像的部署能为之前的 Linux 使用场景带来更高的安全性和稳定性,可在裸机、虚拟机或云实例上轻松运行。
  • OSTree 包 :是核心部分,用于组合、构建、部署和更新基于镜像
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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