4、Kubernetes入门:服务、复制控制器与环境变量配置

Kubernetes入门:服务、复制控制器与环境变量配置

1. 创建服务定义

当我们创建了一个Pod定义文件并启动单个Pod后,会发现该Pod未与任何服务或复制控制器关联。这就导致外部客户端只能直接访问该Pod,并且无法对应用进行扩展。为了解决这个问题,我们需要创建一个服务定义文件 hello-world-service.yaml ,内容如下:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: hello-world
  name: hello-world
spec:
  ports:
    -
      name: http
      port: 80
      targetPort: http
  selector:
    app: hello-world
  type: LoadBalancer

在复制和粘贴YAML文件时,建议使用 YAML Lint 对文件进行格式化。

服务定义文件的主要映射包括 kind metadata spec kind 设置为 Service 表示这是一个Kubernetes服务。 metadata 由标签 app 和名

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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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