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01-Shell是什么？

在KDE环境下使用的是konsole，在GNOME环境下使用的是 gnome-terminal，但在桌面菜单上可能将他们简单地统称为终端。...在Linux系统中，还有很多其他的终端仿真器可使用，但它们基本上都做同样的事：让用户访问 shell。 因为不同的终端仿真器所具有功能特性不尽相同，因此可根据自己喜好选择。...在不同的发行版中，提示符外观可能会有所差异，但是它通常包括 username@machinename ，其后是当前工作目录（长度更长一些）和一个 $ 符号。...（1）关于鼠标和光标 尽管 shell 与用户的交互全部是通过键盘来完成的，但是在终端仿真器中，也可以使用鼠标。...不要试图使用 Ctrl-C 和 Ctrl-V 在一个终端窗口内进行复制和粘贴操作，这不起作用。对于shell而言，这些组合键在很早以前就已经赋予了不同的含义。

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CloudSim5.0学习笔记

CloudSim是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，可以创建多种云计算环境中的实体，包括云数据中心、主机、服务、代理器和虚拟机，支持事件队列的处理、组件中消息传递和仿真时钟的管理。...ContainerCloudSim仿真器架构图 工作负载管理服务：负责客户的应用程序注册，部署，调度，应用程序级性能和运行状况监视。 容器生命周期管理服务：负责容器生命周期管理。...Cloudlet类：Cloudlet类对托管在云数据中心的容器中的应用程序进行建模。...在没有云平台之前，服务器采用“独立部署”方式，这种部署方式的弊端在于资源的浪费。虚拟机是针对“独立部署”的不足，为了提高服务器资源使用率而提出的方法。...但实际上，在容器处于高度成熟的这个阶段，虚拟机依然存在，容器可以直接部署在虚拟机上，也可以直接部署在物理机上。

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    为什么混合云爆发没有发生？

    在多年前人们讨论混合云的时候，云爆发风靡一时。但如今，几乎没有人谈论它。...多年前，混合云爆发的概念非常引人注目：在私有云和公共云上都有工作负载，并且能够在正常运行期间在私有云上运行这些工作负载，并在私有云上的资源低时突发到公共云，这有多酷呢？ ?...显而易见的是：爆发式混合云概念为技术堆栈（云）增加了太多的复杂性和成本，主要是为了让企业最大限度地发挥最大作用。 这并不是说混合云爆发不起作用，但对大多数组织来说都是不切实际的或不可取的。...尽管如此，云爆发概念将会有一些实际用途，比如微软公司已经构建了一个私有云平台模拟其公共云（Stack），而那些已经发现最好的爆发方法是使用中间件将松散地耦合传统的内部部署系统到公共云。...松散耦合的方法很有吸引力，因为企业不需要用私有云来替换其内部系统，只需将其本地工作负载与可承担某些处理的公共云相结合即可。使用案例包括将数据保留在公共云中，但在本地进行处理，反之亦然。

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    基于Real-Sim-Real循环框架的机器人策略迁移方法

    在仿真环境参数调整循环中，通过梯度下降法迭代优化物理参数（如摩擦系数、质量等），使仿真器逐步逼近真实动力学特性；在策略训练循环中，设计了一种基于信息论的自适应损失函数（InfoGap Loss），动态平衡任务完成与数据探索的需求...例如在机械臂操作任务中，若真实环境存在未建模的接触阻尼特性，DR策略可能完全失效。而基于域适应的对抗学习方法虽然能实现特征对齐，但在高维连续控制问题中面临训练不稳定、计算成本高等挑战。...这种复合损失函数的设计突破了传统RL仅关注任务奖励的局限，使策略在训练过程中主动感知仿真与现实的差异。 3.2 可微分仿真的数学本质 可微分仿真器的核心在于建立状态转移函数 的梯度传播链。...该损失函数通常采用均方误差形式： 2）策略训练：在优化后的仿真器中，使用复合损失 训练新策略 。...未来工作可能沿着三个方向拓展： 1）开发轻量级微分仿真引擎，结合模型压缩技术； 2）引入隐式神经表示（INR）建模复杂环境场； 3）结合元学习实现动态环境中的在线参数调整。

    40600

    BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架

    这些网络组件可以根据具体任务需求（如后验估计、似然仿真、模型比较等）进行组合使用或独立部署。 核心功能模块 BayesFlow 支持现代贝叶斯工作流程中的四项关键功能，这些功能对于实际应用至关重要。...实际应用领域 BayesFlow 已经在多个科学和工程领域得到广泛部署和验证。在流行病学领域，该框架被用于使用基于仿真的 SIR 模型对疾病传播动态进行建模。...在神经科学与精神病学研究中，BayesFlow 支持认知和计算模型的参数恢复任务。在地震学领域，该框架处理地震建模中的高维逆问题。粒子物理学研究利用 BayesFlow 为复杂仿真器构建快速替代模型。...在航空航天、微机电系统（MEMS）和风力涡轮机等工程领域，该框架支持不确定性条件下的系统设计优化。 总结而言，任何拥有仿真器的研究或工程项目都可以从 BayesFlow 框架中受益。...随着该框架在多个科学和工程领域的成功部署，摊销贝叶斯推断正在成为现代数据科学工具箱中不可或缺的重要组件。

    26910

    CrystalNet（ONE）网络仿真技术实现解读

    所以在微软网络仿真器架构中，首要条件是网络仿真器要有足够的可扩展性以仿真大型Azure网络，微软给的答案是只有基于云的网络仿真器才能仿真云规模的网络，因此微软网络仿真器是基于云架构的，可在公有云和私有云以及不同云之间进行部署和联动...就需要在云或虚拟化网络中实现虚拟链路，虚拟链路将实现沙箱与沙箱之间的连接。网络仿真器使用的虚拟链路技术是Linux Bridge和Vxlan。...在该网络仿真器中，和生产网络环境一样，基于Vxlan构建了业务网络和管理网络虚拟链路，每种类型的链路将实现各种的功效。...如果沙箱和沙箱之间是实现内部通讯而不用进行远端通讯，那么使用Linux Bridge建立的内部链路即可完成通讯和数据包传输工作。...这样的话，在正常的IP网络传输中，这对沙箱的通讯就是透明的。 对于管理网络，这个网络仿真器实现的是集中管控方式。

    3.4K30

    2023年基准Kubernetes报告：6个K8s可靠性失误

    根据2021年的基准数据，41%的组织为超过90%的工作负载设置了内存请求和限制。但在最新的报告中，这个比例下降到仅为17%。...在Kubernetes中，您使用探针定期监视应用程序的健康状况。当存活探针检测到失败状态时，Kubernetes会自动重新启动容器，将您的服务恢复到可运行状态。...部署副本缺失 在今年的基准测试中，新增了对仅有一个副本的部署进行检查，这也可能对可靠性产生负面影响。根据数据，25%的组织有超过一半的工作负载没有副本。...这会影响可靠性，因为如果一个节点崩溃，当副本数为1时，部署将继续替换Pods，但在此期间将没有可用的副本。部署多个副本可以帮助组织确保容器稳定可用。 5....缺失CPU限制 根据2021年的数据，36%的组织在少于10%的工作负载上缺少CPU限制。最新的报告显示，受影响的工作负载数量在各类工作负载中都增加了。86%的组织的工作负载中超过10%受到影响。

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    matlab仿真的五个步骤,matlab仿真步骤

    基于matlab的MPSK的仿真流程图_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料… Data Import/Export:SIMULINK和MATLAB工作间 数据的输入和输出设定,以及数据存储时的格式...Diagnostics:允许用户选择在仿真过程中警告信息 …… simulink matlab 仿真环境教程 Simulink 是面向框图的仿真软件。...,作为安装的以部分,可以使用 Matlab 函数 setupmodelsim.setupmodelsim 函数为 Modelsim 仿真器注册一个新…… amesim与matlab联合仿真步骤(自己总结...1…… 基于MATLAB 的汽车制动过程仿真 摘要:在参考国内外大量文献的基础上,文章建立 了 ABS 制动防抱死系统的单轮模型,对现代 ABS 防抱死制 动系统的不起作用过程和起…… MATLAB与系统仿真...Diagnostics:允许用户选择在仿真过程中警告信息 …… 课程设计报告题 目 某温度控制系统的 MATLAB 仿真 (题目 C) 过程控制课程设计任务书题目 C:某温度控制系统的 MATLAB 仿真一

    2K20

    Testbench编写指南（1）基本组成与示例

    每一个initial块、always块之间都是并行工作的关系，但在initial块内部是顺序地处理事件。因此复杂的激励序列应该分散到多个initial或always块中，以提高代码可读性和可维护性。...每个initial块之间都从0时刻开始并行执行。stop用来指示仿真器停止TestBench仿真（建议每个TestBench中都有至少一个stop）。...仿真器可分为两类：（1）.基于事件，当输入、信号或门的值改变时调度仿真器事件，有最佳的时序仿真表现；（2）.基于周期，在每个时钟周期优化组合逻辑和分析结果，比前者更快且内存利用效率高，但时序仿真结果不准确...即使是基于事件的仿真器，在调度事件时采用不同的算法也会影响到仿真性能（比如同一仿真时刻发生了多个事件，仿真器需要按一定的序列依次调度每个事件）。...了解仿真器特性有一定必要，但目前最常用的ModelSim、Vivado Simulator等仿真器也已经非常强大。 避免使用无限循环：仿真器调度事件时，会增加CPU和内存的使用率，仿真进程也会变慢。

    2.9K20

    云服务器 无显卡安装AirSim

    ） 可以连接这个服务，发送命令，接收传感器数据等 关键点：你的 云服务器不需要运行 Unreal 或图形界面你的 云服务器只需要运行 Python 脚本，通过网络与本地的 Unreal 仿真器通信你可以在...本地用显示器看到无人机飞行的 3D 画面，但在云服务器上只是发指令和收数据 三、最简无显卡使用示例（仅 API，无 Unreal，有限功能）如果你 真的不想安装 Unreal，也不想显示任何图形，仅想试试...非常适合：你希望专注写控制代码（如无人机自动起飞、路径规划）你在本地开发或展示时能看到 3D 画面云服务器只做“大脑”，不做“渲染”✅ 方式 2：仅使用 AirLib（核心库）做传感器/物理模拟研究（高级用户...（无显卡）上：使用 Python API，连接到一个 远程/本地的 Unreal + AirSim 仿真器在本地电脑（有显卡）上：运行 Unreal + AirSim 项目（如 Blocks），提供可视化界面.../云 GPU 实例，运行 Unreal，你的云服务器只做控制 如果你希望我帮你：提供 “云服务器（无显卡） + 本地 Unreal” 联合开发的部署流程或者帮你编写 Python API 控制无人机的示例代码

    29710

    Cluster API 真的是 Kubernetes 部署的未来吗？

    但在这篇文章中，我们将讨论我们认为存在问题的地方，以及为什么我们选择不在我们的新 SaaS 产品 Omni 中使用 CAPI 来在裸机和边缘上部署 Kubernetes 。...Metal 是我们自己的针对裸机的 CAPI 提供商，可以对服务器进行全面管理（在需要时开关机，将它们添加到集群中，删除和擦除机器等）。...如果没有备用服务器用于滚动升级，也不起作用——而留下每个类别的昂贵服务器空闲，以及管理平面服务器，则会带来沉重的负担（如果在云提供商中运行集群，则不存在此问题）。 故障排除很困难。...我们有使用本地设备的用户，他们希望提供完全断网和简单的方式来部署、管理和升级集群，我们希望通过 Omni 来实现这一点。我指的是在沙漠地区运输一整个机架并希望它能正常工作的级别的断网。...在Omni中的工作方式是，节点从公司的 Omni 账户下载的镜像引导。该镜像被预先配置为形成一条点对点 Wireguard 连接返回到 Omni 账户。

    48110

    虹科分享 | 网络仿真器 | 预测云中对象存储系统的实际性能

    在迁移到云对象存储之前，企业应该开始针对不同的服务提供商进行云应用和对象存储工作负载的压力测试。供应商使用不同的技术，提供不同的架构，这可能会影响性能和整体成本。...在整个开发和部署周期中通过不可靠和具有挑战性的 "真实世界 "网络测试云对象存储行为是非常重要的对于考虑云对象存储的企业来说，性能是首要考虑的问题。...通过智能地模拟网络条件，你可以确保你所设计和部署的解决方案在推广到生产中时能如期工作。了解对象存储架构在多个应用的负载下是如何响应应用请求的，是向用户提供可预测、一致的性能的关键。...让我们来看看几个领先的对象存储供应商是如何在其系统集成测试实验室中应对这些挑战的网络模拟设备是在部署前证明解决方案的一个组成部分。这些设备可以无缝、准确地控制多个站点和网络特性。...结合像Virtual Instruments这样的客户端工作负载仿真工具和网络仿真设备，为存储系统供应商和企业提供了一条快速实现对象存储概念验证部署的途径--在现实世界的规模。

    66610

    CrystalNet：超逼真地仿真大型生产网络

    译者注：在第26届ACM年度操作系统和原理研讨会上，微软介绍了一种名为CrystalNet的新技术，这是一种高保真、云规模的网络仿真器。...减少此类网络中断的一个有希望的方法是，在高保真网络仿真器中主动验证所有网络操作，然后再在生产中执行。为此，我们介绍了CrystalNet，这是一种云规模的高保真网络仿真器。...我们（微软公有云）的网络包含数以万计的设备，这些设备来自众多供应商，并部署在全球各地。这些设备运行复杂的路由软件，由复杂的配置控制（因此容易出错）。...此外，除了偶发的硬件故障外，升级、新的部署和其他迭代总是实时在进行中，这种操作产生的网络中断问题导致我们（微软公有云）的用户因此大量的流失。...在遗留开发管道中的单元测试或测试台测试均未发现这些错误，但在模拟生产环境中，从CrystalNet很容易检测到它们。

    3.5K41

    第二章 : 什么是 shell

    当使用图形用户界面时，我们需要另一个和 shell 交互的叫做终端仿真器的程序。如果我们浏览一下桌面菜单，可能会找到一个。...虽然，shell 是和键盘打交道的，但你也可以在终端仿真器里使用鼠标。X 窗口系统（使 GUI 工作的底层引擎）内建了一种机制，支持快速拷贝和粘贴技巧。...它们不起作用。对于 shell 来说，这两个控制代码有着不同的含义，它们在早于 Microsoft Windows （定义复制粘贴的含义）许多年之前就赋予了不同的意义。...在大多数 Linux 发行版中，这些终端会话都可以通过按下Ctrl-Alt-F1 到 Ctrl-Alt-F6 访问。当一个会话被访问的时候，它会显示登录提示框，我们需要输入用户名和密码。...要从一个虚拟控制台转换到另一个，按下 Alt 和 F1-F6(中的一个)。返回图形桌面，按下 Alt-F7。

    39900

    机器学习在ABR算法中的应用纵览

    BBA的基本策略是在Buffer比较小的时候认为卡顿概率比较高，选择相对低的码率，Buffer比较大的时候卡顿概率比较低，可以选择相对高的码率，处于二者之间时会以某种线性函数或者其他对应关系将buffer...虽然有了Pensieve 提供的数据集、QoE模型和仿真器，但在网络或者流媒体领域去真的推进这件事情的话还需要一个公认的仿真系统或者开放的数据集。 3....为了解决低延迟的问题我们在ABR的基础上又添加了时延控制机制，也就是快慢播和跳帧，以此来对时延进行控制，最后在搭建的低时延直播传输仿真平台L3VTP进行测试。...在点播中每个下载的块都会去播放，从而可以在下载时直接对块的QoE进行计算，而在直播中时延控制机制会导致下载的块也可能不会被播放，或者是以不同的速率播放，这都会影响最终的QoE，所以在最后计算reward...这其中得到的教训是不要过度依赖仿真器，团队在初赛时使用仿真器而决赛时使用真实系统，这两个之间还是存在某些实现上的差异，以至于某些在仿真器环境下比较好的算法在真实环境下出现了一些问题。

    3.1K64

    NVMe SSD 开发工具：NVMeVirt

    文中详细讨论了NVMeVirt的工作原理、它如何与操作系统和应用程序交互，以及其提供的多种核心功能，包括检查点性能恢复、深度学习推理性能以及针对特定工作负载的基准测试等。...图中表格比较不同模拟器技术在NVMe 多个特性上的支持情况。 Trace-driven（基于轨迹驱动的模拟器） 无法部署到真实环境中，执行速度快，但缺乏现代存储功能支持（例如 NVMe 多队列）。...VM-based（基于虚拟机的仿真器） 支持 NVMe 多队列，但在支持低延迟设备时有困难，无法实现高效的内核绕过。...MariaDB 更依赖于同步 I/O，I/O 操作完成之前可能会阻塞其他操作，因此在高负载时吞吐量受到限制。...缓冲池能有效减少高负载时的 I/O 请求，提升带宽峰值。 MariaDB 的缓冲池（如 InnoDB Buffer Pool）设计虽然相似，但在高并发情况下可能不如 PostgreSQL 稳定。

    1.1K10

    在理解通用近似定理之前，你可能都不会理解神经网络

    机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前，图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。...在该推文中，LeCun 表示：「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻，因为它仅仅是通过曲线拟合产生的插值结果。但在高维空间中，不存在插值这样的情况。在高维空间中，一切都是外推。」...而 LeCun 转发的内容来自哈佛认知科学家 Steven Pinker 的一条推文，Pinker 表示：「 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。...虽然该文章是去年的，但在理解神经网络方面起到非常重要的作用。 在人工神经网络的数学理论中， 通用近似定理（或称万能近似定理）指出人工神经网络近似任意函数的能力。...在多维空间中，Cybenko 推广了这一思想，每个神经元在多维函数中控制空间的超立方体。

    89720

    List.append() 在 Python 中不起作用，该怎么解决？

    在 Python 中，我们通常使用 List.append() 方法向列表末尾添加元素。然而，在某些情况下，你可能会遇到 List.append() 方法不起作用的问题。...问题描述虽然 List.append() 方法通常在 Python 中运行良好，但在某些情况下，它可能无法正常工作。以下是一些可能导致 List.append() 方法不起作用的情况：1....变量重新赋值在 Python 中，列表是可变对象，也就是说，它们可以通过引用进行修改。...列表作为函数参数另一个导致 List.append() 方法不起作用的常见情况是将列表作为函数的参数传递。在 Python 中，函数参数传递是通过对象引用实现的。...结论List.append() 方法在 Python 中通常是一个方便且常用的方法，用于向列表末尾添加元素。然而，当遇到某些情况时，它可能不起作用。

    7K20

    神经网络动力学框架NeRD在机器人仿真领域的革新

    NeRD模型可以使用任何仿真器的数据进行训练。训练完成后，它们可以作为分析求解器（例如，在Newton这类模块化框架中使用的求解器）的直接替代品进行部署。...这些持续改进的神经机器人动力学为现实世界的动力学提供了更精确的副本，从而促进在由这种持续更新的仿真器驱动的数字孪生中学习更多样化的机器人技能。神经机器人动力学如何工作？...混合预测框架：NeRD模型取代了传统仿真器中的时间积分（求解器）部分。在如Newton这样的框架中，碰撞检测与求解器是解耦的，这使得我们可以将分析碰撞检测与我们的学习模型结合起来。...例如，为一个ANYmal机器人预训练一个NeRD模型，然后使用PPO强化学习算法在NeRD集成仿真器中训练前进行走策略和侧向行走策略，而无需访问地面真实分析仿真器。...零误差仿真到现实迁移：NeRD模型的准确性也在一个7自由度Franka机械臂上得到了验证，我们为零误差的仿真到现实迁移训练了一个“到达姿态”策略，该策略完全在NeRD集成仿真器中训练。

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