27、Docker Swarm 入门指南:创建、部署与应用实践

Docker Swarm 入门指南:创建、部署与应用实践

1. 自动化创建 Docker Swarm

可使用脚本自动化创建 Docker Swarm,以下脚本会先删除(若存在)并重新创建名为 node-1 node-5 的五个虚拟机,然后在 node-1 上初始化 Swarm,接着将其余四个虚拟机添加到 Swarm 中,最后将 node-2 node-3 提升为管理节点以实现高可用性。

for NODE in `seq 2 5`; do
  NODE_NAME="node-${NODE}"
  dms $NODE_NAME docker swarm join --token $JOIN_TOKEN $IP:2377
done;
dms node-1 docker node promote node-2 node-3

整个脚本执行时间不到 5 分钟,且可按需重复执行。完整脚本名为 create-swarm.sh

2. 使用 Play with Docker 生成 Swarm

若不想在本地安装或配置任何东西来试验 Docker Swarm,可使用 Play with Docker(PWD)。PWD 是一个可通过浏览器访问的网站,能创建最多由五个节点组成的 Docker Swarm,每次使用时间限制为 4 小时。
操作步骤如下:
1. 打开浏览器,访问

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应用能力。
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