基于Flocking算法的无人机集群编队MATLAB复现实现研究,无人机集群编队，经典集群flocking算法复现matlab ,无人机集群编队; flocking算法; 复现; MATLAB; 编程; 仿真,"MATLAB复现经典flocking算法的无人机集群编队系统" Flocking算法是一种模拟自然界中鸟群、鱼群等生物群体运动行为的算法，它能够使个体在遵循简单的局部规则的情况下，实现复杂的全局行为，如群体同步移动、避免碰撞、形成集群等。在无人机集群编队的研究中，Flocking算法因其能在无中央控制的情况下实现无人机之间的协作编队而受到广泛关注。MATLAB作为一种高效的数值计算和仿真工具，广泛应用于科研和工程领域，它提供了丰富的数学函数库，适合于算法的快速仿真和复现。 本研究主要关注的是如何在MATLAB环境下复现Flocking算法，并将其应用于无人机集群编队的仿真中。为了实现这一目标，研究者需要首先理解Flocking算法的核心机制，包括三个基本行为规则：避免碰撞、速度匹配和集群吸引。避免碰撞是指每个无人机都应保持与邻近无人机的安全距离；速度匹配则是要求无人机根据周围个体的速度进行调整，以达到速度一致；集群吸引则指导无人机向群体中心靠拢。 在MATLAB中复现Flocking算法，首先需要设计适当的数学模型和编程逻辑，确保算法能够在模拟环境中稳定运行。接着，研究者可以通过调整算法参数，例如感知半径、最大速度、邻近无人机数量等，来观察无人机集群行为的变化。仿真过程中，无人机的运动状态可以用一组二维或三维的向量来表示，通过迭代更新这些向量，可以实现无人机编队的动态模拟。 此外，为了提高仿真的真实性和有效性，还可以在MATLAB环境中引入物理约束，比如考虑无人机的动力学特性、环境风速风向、以及可能的通信延迟等因素。这些因素的加入，可以使得Flocking算法的复现更加贴近实际应用，从而更好地为无人机集群编队的实际应用提供理论依据和仿真支持。 通过对Flocking算法的复现和仿真的深入研究，可以为无人机集群技术的发展提供有力的技术支持。这不仅有助于无人机在复杂环境下实现更加灵活的编队飞行，而且还能拓展无人机在农业、搜救、军事侦察、交通监控等领域的应用前景。 本研究的内容不仅限于算法复现，还包括了对Flocking算法在无人机集群编队中应用的详细分析。通过对无人机集群编队控制系统的设计、仿真验证以及理论分析，本研究期望能为未来无人机集群技术的研究和发展奠定基础。同时，也能够为相关领域的工程师和技术人员提供一个清晰的Flocking算法复现流程和操作指南，进一步推动该领域的研究进程和技术革新。 研究成果的发布形式多样，包括但不限于技术报告、学术论文、会议演讲等。通过这些方式，研究成果能够被广泛传播，促进学术交流和行业合作，加速无人机集群技术的商业化和实用化进程。 基于Flocking算法的无人机集群编队的MATLAB复现实现研究，不仅对理论研究具有重要意义，而且在实际应用中也具有广阔的应用前景。随着技术的不断进步和成熟，我们有理由相信无人机集群技术将在未来的多个领域发挥重要作用。

【k3s-ansible：Ansible手册，用于部署k3s kubernetes集群】 在现代云计算环境中，Kubernetes（简称k8s）已经成为容器编排的事实标准，它允许开发者轻松管理和扩展容器化的应用。k3s是Rancher Labs推出的一个轻量级、合规的Kubernetes发行版，专为资源有限的环境，如物联网(IoT)设备和边缘计算场景设计。为了简化k3s的部署，Ansible作为一个自动化运维工具，提供了强大的配置管理和应用程序部署功能。 本文将深入探讨如何使用k3s-ansible项目来自动化部署k3s Kubernetes集群。Ansible基于YAML的playbook语法使得配置易于理解和维护，它通过SSH连接到目标主机并执行预定义的任务，从而实现无代理的自动化。 1. **Ansible基础知识** - Ansible的工作原理：Ansible使用playbooks进行配置管理，这些playbooks是基于YAML的脚本，描述了要执行的任务和预期的状态。 - Inventory：Ansible的inventory文件定义了要管理的主机和它们的分组，这对于组织大规模集群的部署至关重要。 - Modules：Ansible包含一系列内置模块，如`apt`（用于软件包管理）、`file`（处理文件系统操作）和`shell`（执行命令）等，这些模块构成了playbook的核心。 2. **k3s部署流程** - 安装准备：在所有节点上安装必要的依赖，如SSH和Python，以及Ansible本身。 - 配置inventory：根据你的集群需求，定义主节点和工作节点，以及任何特定的配置选项，如服务器地址和证书设置。 - 创建playbook：编写或引用已有的k3s-ansible playbook，其中应包含安装k3s、配置网络插件、创建服务帐户令牌等步骤。 - 执行部署：运行Ansible playbook，它会按顺序执行每个任务，直到集群完全部署。 3. **k3s特性** - 轻量级：k3s的大小只有几MB，适合资源有限的环境，如树莓派(Raspberry Pi)或其他小型硬件。 - 内置组件：k3s包括默认的网络插件、存储驱动和证书管理，简化了部署过程。 - 边缘计算支持：k3s设计用于在边缘环境运行，可以快速适应离线和不稳定的网络条件。 4. **DevOps实践** - 持续集成/持续部署(CI/CD)：使用Ansible与Jenkins、GitLab CI/CD等工具集成，可以自动化测试和部署流程，确保k3s集群的可靠性和一致性。 - 监控和日志：集成Prometheus、Grafana等工具监控集群状态，同时利用Elasticsearch、Logstash和Kibana(ELK stack)收集和分析日志。 5. **Rancher集成** - Rancher是一个流行的Kubernetes管理平台，可与k3s无缝配合，提供可视化界面来管理集群、应用和服务。 - 使用Rancher的API或CLI，可以进一步自动化k3s集群的运维任务，如资源调度、服务发现和安全策略设置。 6. **物联网(IoT)应用** - k3s在物联网场景中的应用：在树莓派等低功耗设备上部署k3s，可以构建边缘计算节点，处理本地数据，减少云端延迟，提高响应速度。 - 容器化IoT应用：通过k3s和Ansible，可以标准化和简化物联网应用的部署和管理，确保跨不同硬件的一致性。 k3s-ansible项目提供了一种高效且可扩展的方法来部署和管理k3s集群。通过结合Ansible的自动化能力与k3s的轻量化特性，用户可以在各种环境中快速部署和维护Kubernetes集群，无论是传统的数据中心还是边缘计算的前沿。理解并熟练运用这个项目，对于希望在IoT、DevOps和云原生领域工作的专业人员来说，具有极高的价值。

Websphere是IBM提供的一款强大的企业级应用服务器，它提供了丰富的功能来支持各种应用程序的运行，包括Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）应用程序。在本文中，我们将深入探讨Websphere的知识，特别是集群配置和部署方面的内容。 我们要了解Websphere的基本概念。它是一个中间件平台，为开发、部署和管理分布式Web应用程序提供了全面的解决方案。Websphere Application Server (WAS)是其核心部分，用于执行和管理应用程序。 **集群配置**是提高系统可用性和性能的重要手段。在Websphere中，集群是一种将多个服务器组织成一个逻辑单元的方法，它们共享负载并提供故障转移能力。创建集群需要以下步骤： 1. **设置集群**：在Websphere管理员控制台中，选择“节点” > “集群”，然后点击“新建”创建一个新的集群。为集群命名，并配置基础设置，如心跳间隔和故障检测策略。 2. **添加成员**：将服务器添加到集群中，每个成员都是集群的一部分，可以处理来自客户端的请求。在集群配置中，指定服务器实例并将其分配给集群。 3. **配置共享资源**：为了实现数据共享和一致性，集群内的服务器需要共享资源，如JDBC数据源、EJB容器、消息队列等。这些资源的配置需确保在所有成员间同步。 4. **负载均衡**：设置负载均衡策略，使请求均匀分发到集群中的各个服务器，以优化性能和防止过载。Websphere支持多种负载均衡算法，如轮询、最少连接等。 5. **故障转移**：配置故障检测机制，当某个服务器实例出现故障时，集群会自动将工作负载转移到其他健康的服务器上，确保服务的连续性。 **部署应用程序**在Websphere环境中是一项关键任务。以下是部署流程： 1. **准备应用程序**：打包应用程序为WAR、EAR或EJB JAR文件。确保所有依赖库、资源配置和部署描述符都已包含在内。 2. **部署方式**：有两种主要部署方式——“全局部署”和“特定于集群的部署”。全局部署将应用程序部署到所有的服务器实例，而集群部署则仅限于指定的集群。 3. **使用部署工具**：可以通过Websphere管理员控制台、命令行工具（如wsadmin）或自动化工具（如Ant、Maven）进行部署。 4. **部署配置**：配置应用程序的运行环境，如安全角色映射、资源引用、上下文根等。这可以通过修改部署描述符或者在部署时指定。 5. **启动和监控**：部署完成后，启动应用程序并在控制台中监控其状态。如果遇到问题，可以查看日志文件或使用Websphere的诊断工具进行排查。 集群配置和部署是Websphere运维中的核心环节，理解并熟练掌握这些知识对于确保企业级应用程序的稳定运行至关重要。在实际操作中，还可能涉及更多高级特性，如动态集群、多层部署和容器化部署等，都需要根据具体需求进行学习和实践。通过深入理解Websphere的集群和部署机制，我们可以构建出强大、可靠的IT基础设施。

内容概要：本文针对空中集群网络中面临的两大挑战——UAV（无人驾驶飞行器）任务卸载优化和服务质量保障——进行了深入探讨并提出了两种关键机制。（1）基于动态任务负载和无人机（UAV）路径规划优化的计算任务卸载策略，它考虑了UAV位置和运动预测因素来决定何时何地执行计算任务，以便最大限度地减少资源浪费与数据传输延迟；（2）基于不同时间段变化特性设计的大时间尺度和小时间尺度下灵活高效的网络切片资源共享框架，用以维持系统稳定运行及提高整体效能。 适合人群：对于有兴趣研究或者从事无人机动态网络管理和通信优化的技术专家，以及想要进一步探索该前沿课题的学生群体。 使用场景及目标：适用于希望增强无线通信网性能、改善资源利用情况的场景；其主要目的在于降低空中集群系统的通信成本同时提升响应速度和服务水平。 阅读建议：重点在于理解如何应用提出的机制解决实际问题。注意跟随文章脉络，先从理论上把握新方法的设计思路，再看实验部分验证这些想法的有效性和实用性，最好能复现实验以加深理解和掌握关键技术要点。

Hadoop集群完整搭建，直接跳过部署Hadoop集群

异构嵌入式系统的自动并行化与分布式、并行和集群计算 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算。 在异构嵌入式系统中，GPU可以实现显着的性能提升，但是使用低级API（例如，CUDA、OpenCL）需要重写顺序代码，对GPU架构有很好的掌握另一方面，基于指令的编程模型（例如OpenACC、OpenMP）提供了底层硬件的高级抽象，从而简化了代码维护并提高了生产力。 OpenACC/OpenMP编译器的主要任务是从用户提供的指令中应用必要的优化，并生成利用GPU架构的高效代码。但是，生成的代码可能无法实现预期的加速，因为编译器没有整个应用程序的完整视图因此，使用OpenACC/OpenMP加速的代码与使用CUDA/OpenCL手动优化的代码之间通常存在显著的性能差异。 为了帮助程序员在GPU上使用基于指令的模型有效地加速他们的传统顺序代码，我们研究了OpenACC和OpenMP编程模型，并提出了一种有效的基于指令的应用程序并行化方法。我们的应用程序移植经验表明，仅仅插入OpenMP/OpenACC卸载指令来通知编译器必须编译特定代码区域以供GPU执行是不够的。将卸载指令与循环并行化结构相结合是非常必要的。 在选择好的循环时间表方面，我们揭示了挑战。编译器选择的默认循环时间表可能不会产生最佳性能，因此用户必须手动尝试不同的循环时间表以提高性能。 此外，我们还讨论了GPU代码中的指针别名问题，并提出了两个静态分析工具，自动执行源代码级别的类型限定符插入和标量提升，以解决别名问题。 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算，并使用基于指令的编程模型简化代码维护和提高生产力。

大数据集群(PySpark)+Hive+MySQL+PyEcharts+Flask：信用贷款风险分析与预测

【kubernetes】环境准备及K8S安装【最新完整版】 1.kubeadm初始化k8s集群镜像包 2.通过ctr -n=k8s.io images import k8s_1.25.0.tar.gz

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信博主 2.领域：图像处理 3.内容：显微镜图像浏览器 (MIB)：MIB 是用于分割多维 (2D-4D) 显微镜数据集的软件包-matlab开发 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

【Hadoop集群搭建详细步骤】 Hadoop是一种开源的分布式计算框架，主要用于大数据处理。搭建Hadoop集群涉及到多个步骤，包括虚拟机环境准备、克隆、网络配置、软件安装、集群配置、SSH免密登录以及集群的启动和测试。以下是详细的搭建过程： 1. **模板虚拟机环境准备** - 在VMware的虚拟网络编辑器中，设置VMnet8的子网IP为192.168.10.0，网关IP为192.168.10.2。 - 配置Windows系统适配器VMware Network Adapter VMnet8的IP。 - 设置模板虚拟机的IP为静态，并配置相应的IP、子网掩码、默认网关。 - 更新模板虚拟机的hosts文件，添加主机名与IP的映射。 - 重启虚拟机。 - 在模板虚拟机中安装epel-release，关闭防火墙并禁止开机自启，确保ljc1用户具有root权限。 - 卸载虚拟机自带的JDK。 2. **克隆虚拟机并配置网络** - 使用模板虚拟机克隆出三台新虚拟机，分别命名为ljc102、ljc103、ljc104，配置相同规格的硬件资源。 - 分别为每台克隆机配置独立的IP地址和主机名，例如ljc102的IP设为192.168.10.102，主机名改为ljc102。 - 重启虚拟机，并通过xshell远程连接新虚拟机。 3. **JDK、Hadoop安装** - 使用xftp上传JDK和Hadoop的安装包到ljc102。 - 解压缩JDK，将其路径添加到环境变量，然后验证安装。 - 对Hadoop进行同样的解压缩和环境变量配置，验证Hadoop安装成功。 4. **Hadoop完全分布式配置** - 在ljc102上，将JDK和Hadoop目录复制到其他节点，使用scp命令或rsync工具实现文件同步。 - 编写脚本`xsync`用于自动化文件分发，确保所有节点的软件环境一致。 - 分发环境变量配置文件到所有节点，并使其生效。 5. **SSH免密登录配置** - 为ljc1用户生成RSA密钥对，将公钥复制到其他节点，实现 ljcl用户在集群间的免密登录。 - 重复此步骤，为root用户生成密钥对，并将公钥分发到所有节点。 6. **集群配置** - 进入Hadoop配置目录，配置core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml和mapred-site.xml，设定Hadoop集群的相关参数，例如NameNode、DataNode、ResourceManager等。 - 编辑workers文件，列出所有DataNode节点。 - 使用之前编写的`xsync`脚本同步配置文件到所有节点。 7. **编写Hadoop集群脚本** - 创建Hadoop集群启动和停止脚本`myhadoop.sh`，以及检查Java进程的`jpsall`脚本，用于集群管理。 - 给脚本添加执行权限，并分发到所有节点。 8. **启动并测试集群** - 首次启动前，在NameNode节点ljc102上执行HDFS的格式化操作。 - 使用`myhadoop.sh`脚本启动Hadoop集群的所有服务，包括HDFS、YARN和HistoryServer。 - 通过jps命令检查各节点服务是否正常运行。 - 使用Hadoop提供的命令进行HDFS的基本操作，如创建目录、上传文件、读取数据，以验证集群工作正常。 这个搭建过程完成后，一个基本的Hadoop集群就建立起来了，可以用于大数据处理和分析任务。在实际生产环境中，还需要考虑安全性、监控、日志管理和性能优化等方面，以确保集群的稳定和高效运行。