12、使用 Terraform 构建简单云基础设施

使用 Terraform 构建简单云基础设施

1. 项目概述

我们将创建一个基于 Terraform 的简单云基础设施项目,目标是搭建一个虚拟云网络(VCN),其中包含一个运行在公共子网中的计算实例,该实例将运行 Apache HTTP 服务器。安全规则和操作系统防火墙规则将允许入站流量访问服务器的 80 端口。

2. 准备工作
  • 安装 Terraform :确保已经安装了 Terraform。
  • 设置环境变量 :添加与连接相关的变量到一个文件中,并在当前终端会话中加载该文件。可以使用以下命令检查变量是否设置正确:
$ env | grep TF_VAR_
TF_VAR_tenancy_ocid={you-will-see-here-your-value}
TF_VAR_compartment_ocid={you-will-see-here-your-value}
TF_VAR_region={you-will-see-here-your-value}
TF_VAR_fingerprint={you-will-see-here-your-value}
TF_VAR_private_key_path={you-will-see-here-your-value}
TF_VAR_user_ocid={you-will-see-here-your-value}
TF_VAR_private_key_password={you-will-see-here-your-value}
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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