2、Docker:容器技术的崛起与应用

Docker:容器技术的崛起与应用

1. Docker 简介

2013 年 3 月 15 日,Solomon Hykes 在加利福尼亚州圣克拉拉的 Python 开发者大会上,用五分钟的闪电演讲向世界介绍了 Docker。当时,除了 dotCloud 公司外,只有约 40 人有机会试用 Docker。但在宣布后的几周内,它就获得了大量媒体关注,其源代码也迅速在 GitHub 上作为完全开源的项目发布。

Docker 是一款工具,它承诺能轻松封装任何应用程序的可分发构件创建过程,将其大规模部署到任何环境中,并简化敏捷软件开发组织的工作流程,提高响应速度。

2. Docker 的承诺

起初,许多不熟悉 Docker 的人将其视为某种虚拟化平台,但实际上,它是基于名为容器化的新技术的首个广泛可用工具。Docker 和 Linux 容器对众多行业领域产生了重大影响,涉及的工具和技术包括 Vagrant、KVM、OpenStack、Mesos、Capistrano、Ansible、Chef、Puppet 等。

从市场份额受 Docker 直接影响的产品列表中可以看出,这些工具涵盖了多种不同的用例,但它们的工作流程都因 Docker 而永远改变。这主要是因为 Docker 极大地改变了人们对持续集成和持续交付(CI/CD)工作流程的期望,使 DevOps 管道更倾向于全自动化,减少人工干预。

虽然在某些特定功能上,Docker 与其他专业工具相比可能只是中等水平竞争者,但它的优势在于其功能集能够跨越广泛的工作流挑战。通过结合应用测试和部署工具(如 Vagrant 和 Capistrano)的便捷性、虚拟化系统管理的简易性,以及提

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行避障,涵盖路径规划算法的设计优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物动态冲突,保障飞行安全性任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证仿真分析,展示多机协同的可行性有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划防撞机制,提升协同作业能力自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 StudentInfo 基于SSM的学生信息管理系统(选课) 已停更 项目简介: 由SpringMVC+MyBatis为主要框架,mysql8.0配置主从复制实现读写分离,主机丛机分别为腾讯云的服务器,而项目部署在阿里云上。 前端主要由bootstrap完成,背景用particles.js插件。 数据库交互查询用到pagehelper分页。 在添加修改相关功能时通过ajax来验证其主键是否存在可用。 代码层次清晰,输入框约束较高,已配置登录拦截。 一、应用技术 #### 工具:eclipse、navicat 环境:JDK1.8、tomcat9.0、mysql8.0 前端:JavaScript、jQuery、bootstrap4、particles.js 后端:maven、SpringMVC、MyBatis、ajax、mysql读写分离、mybatis分页 二、功能 #### 这是在上个springmvc选课系统的基础上进行修改完善的,目前功能基本相同,修复诸多bug,上个系统中有详细介绍:B/S基于springMVC的网上选课系统 主要功能模块图: 新增: 增加分页查询 输入框约束 学号、身份证、课程编号、教师编号只能输入数字,并且有最大输入限制,其中学号固定12位,若小于12位将会有提示。 姓名只能输入中文。 几乎所有输入框不能输入空格等约束 下拉框联动 添加、修改课程采用二级联动,即所属系别——所属专业; 添加、修改学生采用三级联动,即系别——专业——班级。 (三级联动代码有些复杂,因为JavaScript学的不好=-=)。 ajax+springmvc验证 用于验证学号、课程编号、教师...
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