9、Kubernetes Pod 调度全解析

Kubernetes Pod调度详解

Kubernetes Pod 调度全解析

1. 节点排名计算

在 Kubernetes 中,最终的节点排名是通过加权优先级函数分数来计算的。对于每个应用的优先级函数,每个节点会被赋予一个 1 - 10 范围内的分数,最终分数则是通过为每个优先级函数分配权重来计算的。例如,给定三个优先级函数 priorityFunc1Score priorityFunc2Score priorityFunc3Score ,最终分数的计算方式如下:

RankingScoreNodeA = (weight1 * priorityFunc1Score) + (weight2 * priorityFunc2Score) + (weight3 * priorityFunc3Score)

得分最高的节点将被选来调度 Pod。

1.1 自定义调度策略

默认的调度策略由默认谓词和优先级函数决定,但可以通过以下两种方法进行自定义或覆盖:
1. 使用 --policy-config-file 参数 :该参数用于指定调度器的策略配置文件,这是一个 JSON 文件,例如 https://github.com/kubern

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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