14、Kubernetes部署与配置指南

Kubernetes部署与配置指南

1. 客户端证书生成

在CA配置完成并生成证书文件后,便可以为管理员用户和每个工作节点上的kubelet颁发证书。过程和文件与CA证书类似,但生成命令略有不同。

1.1 管理员用户证书

首先,创建管理员证书的目录:

johndoe@management-vm$ mkdir ~/certs/admin/
johndoe@management-vm$ cd ~/certs/admin/

接着,生成CSR的JSON文件:

johndoe@management-vm$ cat << EOF > admin-csr.json
{
  "CN": "admin",
  "key": {
    "algo": "rsa",
    "size": 2048
  },
  "names": [
    {
      "C": "US",
      "L": "New York",
      "O": "system:masters",
      "OU": "Kubernetes",
      "ST": "NY"
    }
  ]
}
EOF

最后,签署并创建管理员证书:

johndoe@management-vm$ cfssl gencert \
  -ca=../ca.pem \
  -ca-key=../ca-k
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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