13、Junos设备配置与管理全解析

Junos设备配置与管理全解析

1. Junos配置提交与回滚机制

在Junos系统中, commit confirmed 是一个非常实用的配置提交命令。默认情况下,使用 commit confirmed 提交的配置会有一个10分钟的回滚窗口。如果在这10分钟内没有进行第二次提交确认,配置将自动回滚。例如:

[edit]
root@SRX210-TEST# commit confirmed
commit confirmed will be automatically rolled back in 10 minutes unless confirmed
commit complete
# commit confirmed will be rolled back in 10 minutes

当然,这个回滚时间是可以调整的,范围在1到65,535分钟之间。同时,在第一次提交后,你还可以添加注释或者直接退出。

这种配置提交模型为Junos设备的配置管理提供了强大的支持,它不仅具备版本管理功能,能够保存多个配置副本,方便查看配置变更历史,还能在需要时轻松回滚到之前的配置版本。这一特性是基于用户在其他网络操作系统中的使用反馈而设计的,充分体现了Junos操作系统的健壮性。

2. 进程重启操作

在Junos系统中,重启进程可以让设备刷新配置,或者解决进程卡住的问题。不过,通常情况下并不需要频繁重启进程,只有在特定情况下,比如进程CPU利用率达到100%,且这种情况有时是由于Junos追踪选项设置为显示所有调试信息导致的,才需要进行进程重启操

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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