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Infrastructure As Code 在阿里巴巴的初步实践 - 许晓斌

1. 使用 PaaS/IaaS 实现更快的业务交付（通常使用云服务）。 2. 更安全地变更基础设施，降低风险。 3. 安全管控、合规管控更方便。 4. 使用各类基础设施有一致的体验（云上，云下，甚至不同的云）。

  • 2021-05-06
  • 阅读889
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Keynote 云原生-数字经济技术创新基石 - 易立 V1.7

？ 支持原生K8s：提供完整的 Kubernetes 兼容性，支持原生K8s 的所有工作负载，以及 Operator、CNI、CSI等 ？ 无缝转换：为开发者提供了转换工具，可以轻松实现原生Kubernetes 集群一键转化为 OpenYurt 集群 ？ 节点自治：具备云边弱网或断网环境下的边缘节点自治能力，保障边缘业务连续性 ？ 多场景覆盖：支持x86/ARM等多种CPU体系架构，广泛适用于 工业大脑、城市大脑、音视频、云游戏、 IoT等业务场景

  • 2021-05-06
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Knative云原生应用开发指南

随着 Kubernetes 的崛起和 CNCF 的壮大，云原生的概念已经越来越深入人心。几乎到了如果不和云原生扯上点儿关系似乎就不好意思和别人对话的地步。那么到底什么是云原生？要搞清楚什么是云原生，我们首先要弄清楚云到底是怎么回事儿。接下来我们就从 IaaS 的演进和服务化的演进这两个脉络来看看云的发展趋势和云原生的含义。

  • 2021-05-06
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导弹作战行动网络流模型及动态规划算法_宋志华

为了能快速高效地求解导弹作战行动规划问题,深入研究了导弹作战行动规划问题的数学模型及其精确算法.首先根据问题的多阶段特性,建立了问题的抽象动态规划模型,提出了带禁忌列表的Bellman方程,满足了导弹作战行动规划中发射点不重复的战术要求约束并避免了经典动态规划求解方法的“后效性”；然后以此为基础,将导弹作战行动方案的求解映射为在网络流模型中求解最小费用最大流的问题,并为其设计了基于带禁忌列表Bellman方程的动态规划算法.在计算实例中,得到的最小费用增广链与最优火力打击行动方案对应,满足发射点不重复的约束.算法求解快速高效,可以为较大规模的多车多波次导弹火力打击行动规划问题的求解提供支持.

  • 2021-05-06
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基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络（Bayesian network, BN）结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

  • 2021-05-06
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双层结构模型预测控制算法性能分析_孙浩杰

双层结构模型预测控制是在常规模型预测控制的基础上集成了稳态目标计算层,所增加稳态目标计算层通过对给定外部目标进行调节或执行独立经济优化为底层动态控制提供设定值.本文着重于分析增加稳态目标计算层对常规模型预测控制策略在控制性能、经济性能、及鲁棒性方面的影响.阐明稳态目标计算是在动态不确定性下的最优决策过程,可实时考虑当前工况环境给出最佳设定值,使动态层控制量的计算更加合理,并可保证在动态控制层实现无静差控制；稳态目标计算层可利用包含目标跟踪和经济优化的性能指标,在保证跟踪控制要求的同时利用操作自由度进行经济性优化,有助于提高系统经济性能,此外由于操作自由度增加使得系统对于特定方向的扰动和通道失配具有更强的鲁棒性.最后通过实验仿真验证了所做分析的正确性.

  • 2021-05-06
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基于改进PSO算法的人群疏散模型_李昌华

针对粒子群优化算法（PSO）在疏散模拟中局部寻优能力差、易过早收敛的问题,提出了一种基于改进PSO算法的人群疏散模型。在原有模型基础上引入正向驱动力、排斥驱动力、疏散人员的恐慌程度等因子；根据环境因素和人群移动动态调整疏散人员的方向,并在最佳出口选择机制下趋向理想出口；对出口位置等物理因素进行疏散效率的参数化仿真实验。实验结果表明了疏散模型的有效性,可有效避免疏散过程中的局部拥堵现象,从而为建筑设计与管理人员提供合理参考。

  • 2021-05-06
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基于ARMA模型预测的交换机流表更新算法_刘钊

针对SDN网络中交换机在网络流量高峰期流表匹配率低以及控制器负载过重的问题,提出了一种基于自回归移动平均（ARMA）模型预测的交换机流表更新算法。算法首先收集每个取样周期内的新增流表项数量作为历史数据,然后使用ARMA模型对收集的历史数据进行分析,预测下一个周期内新增加的流表项数量,并结合当前流表空间的使用情况,清除交换机中过去一段时间内使用频率较低的流表项。采用真实数据中心网络数据的模拟实验结果表明,与流表更新的一般方法相比,该算法有效地提高了交换机流表的匹配率,并减少了交换机与控制器之间交互的次数,降低了控制器端的负载。

  • 2021-05-06
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