11、Docker容器创建与资源管理全解析

Docker容器创建与资源管理全解析

1. 容器技术发展历程

容器技术的发展经历了多个阶段,早期为保障操作系统安全,出现了多种带有强制访问控制的Unix变体。这些变体在同一Unix内核上运行多个严格控制的域,各域进程对系统的访问极为有限。例如,基于BSDI Unix构建的Sidewinder防火墙就是实现此理念的商业版本,但主流Unix实现大多难以做到。

2000年,FreeBSD 4.0引入了“jail”命令,这一创新让共享环境托管提供商能轻松且安全地隔离自身与客户的进程。“jail”不仅扩展了chroot的功能,还对进程与底层系统及其他受限进程的交互进行了严格限制。

2004年,Sun发布了Solaris 10的早期版本,其中包含Solaris Containers,后演变为Solaris Zones。这是容器技术的首个重要商业实现,至今仍广泛应用于众多商业容器方案。此后,2005年Virtuozzo推出了适用于Linux的OpenVZ,2007年HP为HP - UX发布了Secure Resource Partitions(后更名为HP - UX Containers)。到2008年,Linux内核2.6.24版本引入了Linux Containers(LXC)。不过,LXC的显著发展始于2013年,当时Linux内核3.8版本加入了用户命名空间,一个月后Docker发布。

谷歌等公司为满足互联网应用的扩展需求,在21世纪初开始推动容器技术的发展。起初,部分公司使用自行修补的支持容器的Linux内核,随着Linux社区对容器功能需求的增加,谷歌将其部分容器支持工作贡献到了主线Linux内核中。

2. 创建容器的基础操作
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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