12、KCL与EqFix:配置管理与LaTeX方程修复的创新方案

KCL与EqFix:配置管理与LaTeX方程修复的创新方案

KCL:云原生配置管理的利器

KCL编译器能够将相关代码合并为等效代码。其中, AppConfiguration 模式是第三方平台层定义的应用程序配置结构,它可将用户配置映射到Kubernetes资源,如 Deployment Service

KCL工作流程

KCL的使用流程可分为以下四个步骤:
1. 编码 :使用KCL OpenAPI工具从客户资源定义(CRDs)或OpenAPI模型生成KCL模式。这些模式定义了平台的原子能力。
2. 抽象 :基于原子能力,平台抽象出面向用户的前端模型,并提供一组模板。前端模型需与后端模型配合,后端模型在运行时获取前端模型实例,将其解析并转换为Kubernetes资源。
3. 配置 :开发者或SRE根据前端模型描述应用需求。用户可为不同环境(如基础环境、开发环境和生产环境)和不同地区定义基础配置和不同环境配置。多数情况下,定义配置只需声明键值对;复杂场景下,可定义生成配置的逻辑。
4. 自动化 :定义用户配置后,所有组件就绪,可实现自动化。平台可通过KCL CLI或GPL绑定的API进行编译、执行、输出、修改、查询等自动化操作。用户还可使用工具将KCL配置部署到Kubernetes集群。

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【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。
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