1、深入理解 DevOps 与 Kubernetes:原理、实践与云平台应用

深入理解 DevOps 与 Kubernetes:原理、实践与云平台应用

1. DevOps 与 Kubernetes 简介

在当今的软件开发领域,DevOps 与 Kubernetes 已成为加速软件交付的关键技术。DevOps 强调开发与运维的紧密协作,通过自动化和工具链实现软件的快速、可靠交付。而 Kubernetes 作为容器编排的领导者,为容器化应用提供了强大的管理和调度能力。

1.1 作者与贡献者

本书由三位经验丰富的专业人士撰写,他们分别是:
- Hideto Saito :拥有约 20 年计算机行业经验,曾在 Sun Microsystems Japan 工作,对 UNIX 和 macOS X 操作系统有深入研究,还是日本动漫、戏剧和赛车运动的爱好者。
- Hui - Chuan Chloe Lee :DevOps 和软件开发人员,有超过 5 年的软件行业项目经验,热衷于尝试和学习新技术,闲暇时喜欢阅读、旅行和与亲友相处。
- Cheng - Yang Wu :自获得国立台湾大学计算机科学硕士学位后,一直致力于基础设施和系统可靠性工作。他为提高工作效率掌握了 DevOps 技能,同时也喜欢烹饪。

此外,本书还得到了 Guang Ya Liu 的审阅,他是 IBM Cloud Private 的高级技术人员,专注于云计算、容器技术和分布式计算,在多个开源项目中担任重要角色。

1.2 相关资源与服务

  • Mapt
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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