70、使用 Kubernetes 将应用程序部署为容器

使用 Kubernetes 将应用程序部署为容器

1. Kubernetes 基础操作

在使用 Kubernetes 时,启动一个 shell 后,可以看到 date ps 命令的输出。从 ps 命令能得知,容器中运行的第一个进程(进程 ID [PID] 1)是 server.js 脚本。之后, curl 命令能够在本地主机的 8080 端口与容器成功通信。不过要注意, kubectl exec 已被弃用,新的使用方式需要添加两个连字符,示例如下:

$ kubectl exec $POD_NAME -- date
Wed May  6 13:36:33 UTC 2020
2. 使用服务暴露应用程序

如果无法将工作站上运行的 Pod 提供的服务与外界共享,那么在本地运行 Pod 就没什么意义。为了让 kubernetes-bootcamp Pod 能通过运行它的工作节点的外部 IP 地址被访问,可以创建一个 NodePort 对象,具体步骤如下:
1. 确认 kubernetes-bootcamp Pod 正在运行:

$ kubectl get pods
NAME                                 
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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