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openai 入門，學習OpenStack需要哪些基礎知識

來源：整理時間：2023-06-22 09:56:02 編輯：智能門戶手機版

1，學習OpenStack需要哪些基礎知識

會Python編程語言熟悉Tornado網(wǎng)頁服務器、Nebula運算使用過Twisted框架了解Open Virtualization Format、AMQP、SQLAlchemy等標準了解虛擬化更好：KVM、Xen、VirtualBox 、QEMU、 LXC 等

openstack是一個開源的云計算管理平臺,旨在為公共及私有云的建設與管理提供軟件的開源項目。由幾個主要的組件組合起來完成具體工作。openstack支持幾乎所有類型的云環(huán)境，項目目標是提供實施簡單、可大規(guī)模擴展、豐富、標準統(tǒng)一的云計算管理平臺。openstack通過各種互補的服務提供了基礎設施即服務（iaas）的解決方案，每個服務提供api以進行集成。很高興為您解答！

學習OpenStack需要哪些基礎知識

2，淺談策略梯度PG算法

Policy Optimization（策略優(yōu)化）是強化學習中的一大類算法，其基本思路區(qū)別于Value-based的算法。因此，很多教科書都將model-free RL分成兩大類，Policy Optimization和Value-based。本系列博客將會參考OpenAI發(fā)布的入門教程 Spinning Up [1] ，Spinning Up系列是入門Policy Optimization的非常好的教材，特別適合初學者。Policy Gradient（策略梯度，簡稱PG）算法是策略優(yōu)化中的核心概念，本章我們就將從最簡單的PG推導開始，一步步揭開策略優(yōu)化算法的神秘面紗。如果用一句話來表達策略梯度的直觀解釋，那就是“如果動作使得最終回報變大，那么增加這個動作出現(xiàn)的概率，反之，減少這個動作出現(xiàn)的概率”。這句話表達了兩個含義：本節(jié)我們將一步步推導出策略梯度的基礎公式，這一小節(jié)非常重要，理解了推導過程，就基本上理解了策略梯度的核心思想。所以，一定要耐心的把這一小節(jié)的內容全部看懂，最好能夠達到自行推導的地步。我們用參數(shù)化的神經(jīng)網(wǎng)絡表示我們的策略，那我們的目標，就可以表示為調整，使得期望回報最大，用公式表示：在公式(1)中，表示從開始到結束的一條完整路徑。通常，對于最大化問題，我們可以使用梯度上升算法來找到最大值。為了能夠一步步得到最優(yōu)參數(shù)，我們需要得到，然后利用梯度上升算法即可，核心思想就是這么簡單。關鍵是求取最終的回報函數(shù) 關于的梯度，這個就是策略梯度（policy gradient），通過優(yōu)化策略梯度來求解RL問題的算法就叫做策略梯度算法，我們常見的PPO，TRPO都是屬于策略梯度算法。下面我們的目標就是把公式（2）逐步展開，公式（2）中最核心的部分就是，這也是這篇博客最核心的地方。在以上的推導中，用到了log求導技巧：關于的導數(shù)是。因此，我們可以得到以下的公式：所以，才有公式（5）到公式（6），接下來我們把公式（7）進一步展開，主要是把展開。先來看看加入log，化乘法為加法：計算log函數(shù)的梯度，并且約去一些常量：因此，結合公式（7）和公式（9），我們得到了最終的表達式公式（10）就是PG算法的核心表達式了，從這個公式中可以看出，我們要求取的策略梯度其實是一個期望，具體工程實現(xiàn)可以采用蒙特卡羅的思想來求取期望，也就是采樣求均值來近似表示期望。我們收集一系列的 ,其中每一條軌跡都是由agent采用策略與環(huán)境交互采樣得到的，那策略梯度可以表示為：其中，表示采樣的軌跡的數(shù)量?，F(xiàn)在，我們完成了詳細的策略梯度的推導過程，長舒一口氣，接下來的工作就比較輕松了，就是在公式（10）的基礎上修修改改了。再進行簡單修改之前，我們再總結一下公式（10），畢竟這個公式是PG算法最核心的公式：我們繼續(xù)觀察公式（10），對于公式中的，表示整個軌跡的回報，其實并不合理。對于一條軌跡中的所有動作，均采用相同的回報，就相當于對于軌跡中的每一個動作都賦予相同的權重。顯然，動作序列中的動作有好有壞，都采取相同的回報，無法達到獎懲的目的，那我們該怎么表示某個狀態(tài)下，執(zhí)行某個動作的回報呢？一種比較直觀思路是，當前的動作將會影響后續(xù)的狀態(tài)，并且獲得即時獎勵（reward），那么我們只需要使用折扣累計回報來表示當前動作的回報就行了，用公式表示為：這在spinning up中叫做reward to go，所以，公式（10）可以表示為：當然，使用reward to go的權重分配還是相當初級，我們可以使用更加高級的權重分配方式，進一步減少回報分配的方差，限于篇幅原因，我們后續(xù)再聊。本章我們花了大量的篇幅推導了策略梯度（PG）的核心公式，得到了關鍵表達式（10），理解該公式對于我們后續(xù)理解整個PG算法族非常有幫助，希望大家能夠認真的理解這一公式推導過程。

淺談策略梯度PG算法

3，如何從零開始學習OpenStack

先安裝docker，下載openstack的鏡像，關于docker的使用資料docker資料網(wǎng)上搜索一下，很多，比較容易學習和使用2）安裝后，先去熟悉如何應用openstack3）建議你先從horizon模塊開始研究源碼，邊研究，邊試著做些修改,這樣切入比較容易點，千萬別以上來就去啃nova neutron模塊，難度太大，不太容易切如進去4）開發(fā)環(huán)境可以考慮pychormdevstack另外，官方文檔資料寫的很詳細，多去看看

1）先安裝OpenStack的環(huán)境，幾種方法第一種方法：先安裝docker，下載openstack的鏡像，關于docker的使用資料Docker資料網(wǎng)上搜索一下，很多，比較容易學習和使用第二種方法：使用fuel來安裝 Fuel 30 分鐘快速安裝OpenStack2）安裝后，先去熟悉如何應用OpenStack3）建議你先從horizon模塊開始研究源碼，邊研究，邊試著做些修改,這樣切入比較容易點，千萬別以上來就去啃nova neutron模塊，難度太大，不太容易切如進去4）開發(fā)環(huán)境可以考慮pychormdevstack

如何從零開始學習OpenStack

4，openfoam入門應該從什么學起

OpenFOAM是一個跟Fluent，CFX類似的CFD軟件，但其為開源的，可以看做是一個在linux下運行的計算流體力學（CFD）類庫[1] 。外文名OpenFOAM軟件類型CFD軟件類似軟件Fluent，CFX前身FOAMOpenFOAM的前身為FOAM（Field Operation and Manipulation的簡寫），后來作為開源代碼公布到網(wǎng)上，任何人都可以自由下載和傳播它的源代碼。其作者之一Hrvoje Jasak為克羅地亞人，1993年在讀PhD期間開始寫FOAM。目前OpenFOAM有兩個版本，一個是官方版本由weller維護，一個是ext版本由Jasak維護。功能介紹編輯OpenFOAM是一個完全由C++編寫的面向對象的CFD類庫，采用類似于我們日常習慣的方法在軟件中描述偏微分方程的有限體積離散化，支持多面體網(wǎng)格（比如CD-adapco公司推出的CCM+生成的多面體網(wǎng)格），因而可以處理復雜的幾何外形，其自帶的snappyHexMesh可以快速高效的劃分六面體+多面體網(wǎng)格，網(wǎng)格質量高。支持大型并行計算，目前針對OpenFOAM庫的GPU運算優(yōu)化也正在進行中[2] 。簡單來講，OpenFOAM是一個針對不同的的流動編寫不同的C++程序集合[3] ，每一種流體流動都可以用一系列的偏微分方程表示，求解這種運動的偏微分方程的代碼，即為OpenFOAM的一個求解器。針對一個簡單的單相牛頓流體層流運動，icoFoam即可進行求解。標準求解器：編輯openfoam包含大量求解器，研究人員也可以編寫自己的求解器。簡單介紹以下幾個自帶的標準求解器：icoFoam：用于求解層流下的單相牛頓流體流動。simpleFoam：求解單相牛頓以及非牛頓湍流流動。interFoam：牛頓和非牛頓流體的VOF模型求解。產(chǎn)品特點編輯全面支持c++庫。愈加廣泛的用途，例如目前已經(jīng)被用在了金融等方面[4] 。各種各樣的工具箱，包括各種ODE求解器、ChemKIN接口等。支持多種網(wǎng)格接口

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