6、Kubernetes 容器与 Pod 深度解析

Kubernetes 容器与 Pod 深度解析

1. 容器与容器镜像

1.1 容器镜像的定义

简单来说,容器镜像是一个包含运行应用程序所需一切的“盒子”。它包含应用程序代码、所有依赖的应用程序和系统库以及运行时环境。例如,一个简单 Java 程序的容器镜像会包含 Java 代码、所有依赖库和 JVM。

1.2 容器的创建

当在容器运行时上运行容器镜像时,就会创建一个容器。容器运行在容器运行时之上,容器运行时将应用程序与底层主机基础设施解耦,就像 JVM 使 Java 具有平台独立性一样。由于容器封装了应用程序并且只依赖于容器运行时,因此可以在任何平台(云、桌面、本地)、任何操作系统(Linux、Windows)和任何语言(Java、Python、Node)上运行应用程序,这大大提高了应用程序的可移植性。

1.3 容器的特性

  • 不可变 :一旦容器开始运行,如果需要进行代码更改,不能在该容器上进行操作,需要重新创建容器镜像并从新镜像创建另一个容器。
  • 无状态 :当容器被销毁时,存储在容器中的所有应用程序数据/状态都会丢失。如果需要持久化应用程序数据/状态,可以考虑使用 Kubernetes 卷。

1.4 容器的自愈能力

容器具有自愈能力,如果 Pod 内的容器崩溃,Pod 会尝试重启该容器,但是否重启取决于 Pod 规范中的 spec.restartPolicy 字段。

1.5 创建容器的 Kub

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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