14、深入了解 Azure 虚拟机与磁盘配置

深入了解 Azure 虚拟机与磁盘配置

1. ARM 模板自动化部署与 VM 扩展配置

1.1 ARM 模板导出

可以通过 Azure 门户将资源组内的所有现有资源导出为 ARM 模板,具体操作如下:
1. 选择下载,ARM 模板将被下载,可用于重新部署资源,也可进行修改以创建自定义资源。

更多关于 Azure ARM 模板的深入学习可参考以下链接:
- https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-resource-manager/templates/export-template-portal
- https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-resource-manager/templates/export-template-cli
- https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-resource-manager/templates/export-template-powershell

1.2 VM 扩展部署

VM 扩展是可以在脚本中或部署后安装的应用程序,例如为 VM 添加反恶意软件应用程序。VM 扩展可针对现有和未来的部署进行配置。以下是为现有 Windows VM 配置 Microsoft Antimalware 扩展的步骤:
1. 打开 Web 浏览器,访问 https://portal.azure.com 进入 Azure 门户。
2. 在左侧菜单中,选择“虚拟机”,并选择之前通过模板部署的 VM。
3. 在“设置”

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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