10、自动化云基础设施管理:SDK 与 CLI 实战指南

自动化云基础设施管理:SDK 与 CLI 实战指南

1. 前期准备

在开始自动化云基础设施管理任务之前,确保使用属于具有租户管理权限组(如默认的管理员组)的 IAM 用户,否则部分操作可能无法执行。同时,需要准备以下信息:
- API 签名密钥对(PEM 格式):
- 公钥
- 私钥
- 公钥指纹
- IAM 用户 OCID(可在菜单 ➤ 身份 ➤ 用户 中找到)
- 租户 OCID(可在菜单 ➤ 管理 ➤ 租户详情 中找到)
- 区域标识符(可在菜单 ➤ 管理 ➤ 区域管理 的基础设施区域选项卡中找到)

2. SDK 介绍

OCI SDK 是用于特定编程语言的库,可让软件与 Oracle 云基础设施云管理平面进行交互。它将 OCI API 调用暴露为函数或方法,方便开发者使用。目前,Oracle 云基础设施提供以下四种开源的 SDK:
| 编程语言 | SDK 链接 |
| ---- | ---- |
| Python | https://github.com/oracle/oci-python-sdk |
| Go | https://github.com/oracle/oci-go-sdk |
| Java | https://github.com/oracle/oci-java-sdk |
| Ruby | https://github.com/oracle/oci-ruby-sdk |

若需要其他语言的 SDK,也可自行编写。以下将重点介绍 Python SDK。

3. Python SDK 安装
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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