19、Azure 应用部署、监控与故障排除全攻略

Azure 应用部署、监控与故障排除全攻略

1. 部署 Web 应用以体验流量管理器

为了提升 Azure 技能,我们可以通过部署 Web 应用来实际体验流量管理器的工作流程。在 Azure 示例的 GitHub 仓库中有在线披萨店应用的两个基本网页,每个网页的标题显示了 Web 应用的位置。将这些网页上传到相关的 Web 应用实例,即可查看流量管理器的实际流量分配情况。具体步骤如下:
1. 克隆 GitHub 样本仓库

git clone https://github.com/fouldsy/azure-mol-samples.git
  1. 上传网页
    • eastus 网页开始,执行以下命令:
cd ~/azure-mol-samples/11/eastus
- 初始化 Git 仓库并添加基本网页:
git init && git add . && git commit -m "Pizza"
- 在 Azure 门户中,复制 Web 应用概述窗口中的 Git 克隆 URL,然后
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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