2、容器技术入门:从理论到实践

容器技术入门:从理论到实践

1. 容器技术简介

容器技术在操作系统历史中有着悠久的根源,部分容器技术早在 20 世纪 70 年代就已诞生。如今,全球 50% 的组织在生产环境中以容器形式运行着一半的应用程序。为了更好地理解容器技术,我们将探讨以下问题:
- 什么是容器?
- 为什么需要容器?
- 容器从何而来?
- 容器如今在哪些地方使用?

在开始学习前,无需担心技术前提条件,即使是容器新手,这里的许多技术概念也有助于理解后续内容。若有 Linux 操作系统的相关知识,将更有助于理解本书涵盖的技术概念。

在后续的实践示例中,将使用以下约定:
- 以 $ 字符开头的 shell 命令,使用 Linux 系统的标准用户(非 root)。
- 以 # 字符开头的 shell 命令,使用 Linux 系统的 root 用户。
- 若代码块中的输出或 shell 命令过长,无法在一行显示,将用 \ 字符中断,然后继续到新行。

2. 什么是容器

在探讨容器之前,需要先了解什么是进程。根据《The Linux Programming Interface》,进程是正在执行的程序的实例,程序是包含执行进程所需信息的文件。程序可以动态链接到外部库,也可以静态链接在程序本身中(Go 编程语言默认采用这种方法)。

进程在机器的 CPU 中执行,并分配一部分内存,包含程序代码和代码使用的变量。进程在机器的用户空间中实例化,其执行由操作系统内核编排。当进程需要访问不同的机器资源(如 I/O、内存等)时,会执行系统调用进入内核空间。

进程通过文件系统间接与主

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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