10、Docker安全与镜像管理全解析

Docker安全与镜像管理全解析

1. 容器能力设置

在运行容器时,理想情况下应使用无任何权限的用户来运行容器,若有必要,仅添加运行容器所需的权限。

1.1 使用docker-compose设置

使用docker-compose时,可按如下方式设置:

version: “1.0”
services:
  my_service:
    …
    cap_drop:
      - ALL
    cap_add:
      - NET_ADMIN
      - SYS_ADMIN
    …
1.2 使用Kubernetes设置

在Kubernetes中,可在定义Pod的安全上下文中进行设置:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: capabilities_k8s
spec:
  containers:
    - name: capabilities_k8s
      image: my_image
      securityContext:
        capabilities:
          drop:
            - ALL
          add:
            - NET_ADMIN
            - SYS_TIME
1.3 添加网络管理能力

有时需要添加管理和配置网络的能力,可使用 --c

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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