2、在AWS上部署Kubernetes与CoreOS集群全攻略

在AWS上部署Kubernetes与CoreOS集群全攻略

1. 在AWS上安装Kubernetes

在AWS上安装Kubernetes,首先要使用创建实例时指定的私钥通过SSH登录到实例:

ssh -i "docker.pem" ec2-user@ec2-52-3-250-193.compute-1.amazonaws.com

登录成功后,会显示Amazon Linux命令提示符。

1.1 配置AWS

在AWS EC2上启动Kubernetes集群时,会为master和minion节点创建一个新的VPC。由于AWS账户创建VPC的数量有限制,不同用户的限制可能不同,因此在启动集群前,需要删除未使用的VPC,避免创建新VPC时达到限制。操作步骤如下:
1. 在AWS服务中选择VPC。
2. 点击“Start VPC Wizard”,列出VPC并根据需要删除。
3. 若要删除某个VPC,选择该VPC,点击“Actions ➤ Delete VPC”,在确认屏幕中点击“Yes, Delete”。若VPC与任何实例关联,则不可删除,“Yes, Delete”按钮不可用。

接着,在Amazon Linux实例上使用以下命令配置AWS:

aws configure

按照提示,指定AWS访问密钥ID、AWS访问密钥、默认区域名称(如 us-east-1 )和默认输出格式(如

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值