2、Ansible 自动化配置管理全解析

Ansible 自动化配置管理全解析

1. 核心章节学习特性

为了帮助大家更高效地利用学习时间,核心章节具备以下几个实用特性:
- “我是否已经了解”测验 :每章开头都有一个小测验,通过回答这些问题,能让你评估自己对该章内容的掌握程度,从而决定是要深入研读整章,还是直接跳到“考试准备任务”部分。
- 基础主题 :这是每章的核心内容,详细解释了相关主题的协议、概念以及配置方法。
- 考试准备任务 :在每章“基础主题”部分结束后,会列出一系列学习活动,具体如下:
- 回顾关键主题 :在“基础主题”中,最重要的内容旁会有关键主题图标标注。此活动会列出章节中的关键主题及其对应的页码,虽然整章内容都可能出现在考试中,但这些关键主题的信息你一定要掌握。
- 凭记忆完成表格和列表 :为了锻炼你的记忆力,很多重要的列表和表格会在 DVD 和配套网站的文档中呈现,但文档仅提供部分信息,你需要凭记忆完成表格或列表。
- 定义关键术语 :该部分会列出章节中最重要的术语,要求你写出简短定义,并与书末的术语表进行对照。
- 复习问题 :每章结尾的问题用于检验你对该章讨论主题的理解程度。
- 章末实验 :这些真实的实验能让你直观感受考试任务的样子,是了解考试实际情况的第一步。

除了上述各章的特性外,还有一些额外的学习资源,如在配套网站上有四个实践考试

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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