Octopus: an RDMA-enabled Distributed Persistent Memory File System

This book describes the key concepts, principles and implementation options for creating high-assurance cloud computing solutions. The guide starts with a broad technical overview and basic introduction to cloud computing, looking at the overall architecture of the cloud, client systems, the modern Internet and cloud computing data centers. It then delves into the core challenges of showing how reliability and fault-tolerance can be abstracted, how the resulting questions ca n be solved, and how the solutions can be leveraged to create a wide range of practical cloud applications. The author's style is practical, and the guide should be readily understandable without any special background. Concrete examples are often drawn from real-world settings to illustrate key insights. Appendices show how the most important reliability models can be formalized, describe the API of the Isis2 platform, and offer more than 80 problems at varying levels

Distributed Computing with Python by Francesco Pierfederici AZW3/MOBI/EPUB/PDF 多版本 This book will teach you how to perform parallel execution of computations by distributing them across multiple processors in a single machine, thus improving the overall performance of a big data processing task. We will cover synchronous and asynchronous models, shared memory and file systems, communication between various processes, synchronization, and more.

本书旨在全面介绍因特网及其他常用分布式系统的原理、体系结构、算法和设计，内容涵盖分布式系统的相关概念、安全、数据复制、组通信、分布式文件系统、分布式事务等，以及相关的前沿主题，包括web服务、网格、移动系统和无处不在系统等。 　　本书素材丰富、内容充实、深入浅出，每章后都有相关的习题，并有配套网站提供本书的学习和教学资源。本书可作为相关专业本科生及研究生的分布式系统课程的教材，也可供广大技术人员参考。

疯狂 软件包go-craq实现了CRAQ（带有分摊查询的链式复制），如。 麻省理工学院许可。 CRAQ是一种复制协议，它允许从任何副本进行读取，同时仍保持强一致性。 CRAQ应该提供比Raft和Paxos更好的读取吞吐量。 读取性能随添加到系统中的节点数量线性增长。 与Raft和Paxos相比，网络颤动明显更低。 了解有关CRAQ的更多信息 +------------------+ | | +-----+ Coordinator | | | | Write | +------------------+ | v +---+----+ +--------+ +--------+

易数据 EasyData是一个轻量级的数据库库，用于在python中处理复杂的图形数据。 资料库 I.模式 数据库是字典，具有附加的结构。 数据库由模式，对象和属性组成，它们都在符号上相关。 模式定义标签和一组属性，并用于创建新对象。 我们可以定义一个模式来表示空间中的位置： db = Database() db.create_schema('point', ['x', 'y']) 对可以分配给架构属性的可接受值进行一些控制非常有用。 约束是针对给定架构的特定属性分配的命题函数。 我们可以在上面定义的点模式的x和y属性上定义约束。 这些约束确保分配给x或y的任何值都是非负整数。

编织 Weave是用Java实现的分布式密钥库，并使用基于RAFT的领导者选举的自定义实现来达成共识。 它被设计为快速，可访问且容错的。 Weave旨在促进原始RAFT论文的目标，包括易懂性。 这就是为什么Weave有充分的文档资料并易于扩展。 它还包括一个基于Python的命令行客户端，以测试和分析密钥存储区的状态。 我们创建Weave的三个主要目标之一是设计： 基于云的环境的容错分布式密钥库 需要共识算法的分布式Java应用程序的RAFT的理想实现 分布式环境中的学术共识的分布式环境 Java文档 您可以在阅读Javadoc。 RAFT共识简介 Diego Ongaro和John Osterhout在论文“寻找可理解的共识算法”中引入了RAFT，它是1990年代Leslie Lamport提出的Paxos共识算法的替代方案。 众所周知，原始Paxos论文难以实施，导致各种行业

Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative

该系统是使用JAVA RMI技术开发的，具有Socket编程和用于大学项目的多线程。

2．3机械臂动力学控制方法 2．3．1确定性机械臂动力学控制方法 机械臂的动力学控制问题的主要研究内容为设计合适的控制器，控制各关节的驱动力矩， 驱动机械臂在期望的轨迹上运动，使各关节的位移、速度、加速度跟踪上相应的期望值。确 定性机械臂是指不受外扰、建模精确的机械臂，这类机械臂在工程实践中极少，是理想化的 机械臂，一般的机械臂都会带有不确定性，但对确定性机械臂的控制是研究一般机械臂的控 制方法的基础。对确定性机械臂研究得足够透彻才能更好地研究不确定性机械臂。作为一个 应用广泛的机械系统，机械臂的控制方法有很多种。常用的方法包括以下这几种。 PD控制‘6，7，27]：工程实践上PID控制是应用最广泛的一种控制方法，机械臂的控制中常 常使用到PD控制器。PD控制器结构简单、算法容易实现。对具有精确模型的系统控制具有 非常好的控制品质。对于系统结构、参数没有精确建模的系统，可以通过现场调试来确定控 制器参数，提供良好的品质，并且调试方法简单直观。对于具有时变的不确定性系统，PD控 制器的效果不太理想，对系统运行中出现的变化适应能力不强。 Backstepping控制‘17，2邑291：Backstepping控制的思想是把复杂的系统分解为不超过系统阶 数的多个简单的子系统，为每个子系统设计李雅普诺夫函数和虚拟控制量，逐个子系统反推， 直到最后一个子系统时完成控制器的设计。这是对复杂系统的～种简化处理方法。 Backstepping控制的每步反推中设计的李雅普诺夫函数都需要求导，而且后一个子系统的李 雅普诺夫函数会包含前一个子系统的李雅普诺夫函数，因而多次反推后会出现很多代数项， 计算量会随着系统阶数的增加而快速增加。 其他基于模型的控制：当可以获取精确模型时，系统的动态特性可以由动力学方程来描 述。可以采用基于数学模型的控制方法，如补偿控制、最优控制、非线性反馈控制等。但这 类方法只适合于理想化的确定性机械臂，难以应用到带不确定性的一般机械臂上。 这些方法往往应用于对理想模型的研究，在面对具有不确定性的实际机械臂系统时，控 制品质难以得到保证。但是这些基本的控制方法，可以作为不确定性机械臂研究的基础。通 过引入自适应、鲁棒控制等思想，这些方法可以扩展到不确定性机械臂的应用上。 2．3．2不确定性机械臂动力学控制方法 在实际的工程应用中，影响机械系统工作的因素非常多，要考虑所有因素而获取机械臂 的精确数学模型是不可能的。在建模时必须做出一定的假设，忽略一些影响较小的、难以建 模的因素，才能建立出在一定精度范围内能描述实际系统的近似模型。实际应用中的机械臂 都是带有不确定性的。这些不确定性包括一些参数的不确定性，如连杆的质量、长度、质心 之类的物理量难以精确测量，只能部分已知或未知，也包括一些非参数的因素，如高频未建 模动态、摩擦力等。另外机械臂也不可避免地受到外部扰动的影响，更由于机械臂负载的不 确定性，导致机械臂系统具有较强的不确定性。结构或参数的不确定性和外部扰动会使控制 效果受到不同程度的影响，严重时会导致机械臂系统不稳定。因此，对机械臂控制方法的研 12