5、Kubernetes 核心知识:对象管理、垃圾回收与安装部署全解析

Kubernetes 核心知识:对象管理、垃圾回收与安装部署全解析

1. API 通信机制

在 Kubernetes 中,主节点的 kube-apiserver 与工作节点的 kubelet 之间的通信主要用于以下几个方面:
- 提取和检查 Pod 日志。
- 与正在运行的 Pod 进行交互。
- 启用与网络相关的功能。

默认情况下, kube-apiserver 不会验证 kubelet 的 SSL 证书,这使得它们之间的通信存在安全风险。不过,你可以通过使用 --kubelet-certificate-authority 标志来强制进行 SSL 证书验证。另外,SSH 隧道也是 API 服务器与 kubelet 之间通信的一种可选方式。

同时,主节点的 API 服务器( kube-apiserver )可以通过 API URL 发送 HTTP 或 HTTPS 请求,直接与工作节点中运行的 Pod 或服务进行通信。但默认情况下,这些请求既不加密也不进行身份验证,因此不建议用于主节点和工作节点之间的通信。

2. Kubernetes 对象概述

Kubernetes 中的对象是在集群中创建和存储的实体,用于表示集群的状态。当你创建 Pod、部署、作业或命名空间时,实际上就是在创建 Kubernetes 对象。你可以使用 Kubernetes API 来创建、更新或删除这些对象。通过 kub

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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