25、自动化Kubernetes部署与Helm实践

自动化Kubernetes部署与Helm实践

1. 微服务测试与容器管理

1.1 微服务启动与测试

当应用启动时,会有一系列日志输出,例如:

2023-05-20 07:07:33 INFO  StartupInfoLogger.logStarting:51 - 
Starting Application using Java...
2023-05-20 07:07:33 DEBUG StartupInfoLogger.logStarting:52 - 
Running with Spring Boot v3.0.6...

应用启动后,就可以进行测试。测试微服务前,需要先找到Minikube的IP地址,操作步骤如下:
1. 执行 eval $(minikube docker-env) 命令配置环境。
2. 执行 minikube ip 命令获取IP地址,示例结果为 192.168.64.6

获取到IP地址后,就可以通过浏览器访问 http://192.168.64.6:8080/ 来访问微服务,也可以使用cURL命令进行访问。

1.2 列出运行中的容器

要列出运行中的容器,可以按以下步骤操作:
1. 执行 eval $(minikube docker-env) 命令配置环境。
2. 执行 docker ps -a

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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