1、使用 Docker 安装 Kubernetes 指南

使用 Docker 安装 Kubernetes 指南

1. Kubernetes 简介

Kubernetes 是用于管理 Docker 容器集群的软件,其编排功能涵盖调度、工作负载分配和扩展。它通过引入 Pod 进一步增强了 Docker 的软件封装能力。Pod 是一个或多个 Docker 容器的集合,具备单一接口特性,例如在 Pod 级别而非容器级别提供网络和文件系统。此外,Kubernetes 还引入了“标签”,服务和复制控制器(用于扩展集群)可利用这些标签识别或选择它们管理的容器或 Pod。Kubernetes 具有轻量级、可移植(适合云架构)和模块化的特点,几乎可以在任何平台上运行,包括本地 Docker 解决方案、Vagrant、无 VM 本地集群,以及 Google Container Engine 等托管解决方案,还支持 Fedora(Ansible 和手动方式)、Amazon Web Services、Mesos、vSphere 和 CoreOS 等平台。推荐使用 Docker Engine 来安装 Kubernetes。

2. 环境设置

2.1 所需软件

  • Docker Engine(最新版本)
  • Kubernetes(版本 1.01)

2.2 系统要求

Linux 需支持 64 位软件,我们使用从 AMI Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM)、SSD 卷类型 - ami - d05e75b8 创建的 Amazon EC2 实例。只要满足 64 位架构要求,也可使用不同的 Ubuntu 版本,最低内核版本要求为 3.10,

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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