4、Docker 工具集:从单机到集群的高效容器管理

Docker工具集:单机到集群管理

Docker 工具集:从单机到集群的高效容器管理

1. Docker Machine 基础

Docker Machine 是 Docker Toolbox 中强大的一部分,它允许不同技能水平的用户在本地或云提供商上轻松启动实例,无需手动配置服务器实例或本地 Docker 客户端。

  • 实例终止确认 :在 AWS 控制台中,要确保实例已正确终止,否则 EC2 实例将持续运行并按每小时 0.013 美元收费。
  • 支持的操作系统 :Docker Machine 支持多种操作系统,如下所示:
  • Debian (8.0+):https://www.debian.org/
  • Red Hat Enterprise Linux (7.0+):https://www.redhat.com/
  • CentOS (7+):https://www.centos.org/
  • Fedora (21+):https://getfedora.org/
  • RancherOS (0.3):http://rancher.com/rancher-os/

  • 崩溃报告设置 :默认情况下,Docker Machine 会开启崩溃报告。若要关闭,可运行以下命令:

mkdir -p ~/.docker/machine && touch 
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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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