15、使用Kubernetes和Docker管理容器与数据卷

使用Kubernetes和Docker管理容器与数据卷

1. Kubernetes集群部署与管理

在使用Kubernetes部署集群时,需要进行一系列的配置和操作。首先要对 kube.vmdk.gz 文件进行校验和解压:

$ md5sum -c kube.vmdk.gz.md5
kube.vmdk.gz: OK
$ gzip -d kube.vmdk.gz

接着,为了远程连接到ESX服务器部署Kubernetes集群,需要设置以下环境变量:

export GOVC_URL='https://[USERNAME]:[PASSWORD]@[ESXI-HOSTNAME-IP]/sdk'
export GOVC_DATASTORE='[DATASTORE-NAME]'
export GOVC_DATACENTER='[DATACENTER-NAME]'
# username & password used to login to the deployed kube VM
export GOVC_RESOURCE_POOL='*/Resources'
export GOVC_GUEST_LOGIN='kube:kube'
export GOVC_INSECURE=true

使用ESX和vSphere版本v5.5进行操作,将 kube.vmdk 上传到ESX数据存储:


                
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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