4、容器技术:从起源到 Podman 的演进之旅

容器技术:从起源到 Podman 的演进之旅

1. 容器技术的早期探索

1.1 chroot 环境

在标准的 chroot 环境中,运行的进程仅在文件系统层面存在限制和隔离。运行进程、系统资源、网络子系统和系统用户等其他方面,均由 chroot 内的进程与主机系统的进程共享。

1.2 FreeBSD jails

FreeBSD jails 的主要特点是实现了网络子系统、系统用户及其进程的虚拟化,这极大地提升了灵活性和整体安全性。其具有以下四个关键特性:
- 目录子树 :类似于 chroot 监狱,一旦定义为子树,运行进程就被限制在其中,无法逃脱。
- IP 地址 :可以为 jail 定义独立的 IP 地址,使运行进程与主机系统隔离。
- 主机名 :在 jail 内部使用,与主机系统不同。
- 命令 :即运行的可执行文件,可在系统 jail 内运行,其相对路径包含在 jail 中。

此外,每个 jail 实例都有自己的用户和根账户,对其他 jail 或底层主机系统没有任何特权或权限。并且,有两种安装/创建 jail 的方式:
- 从二进制文件安装,类似于使用底层操作系统进行安装。
- 从源代码构建,从头开始构建最终应用所需的内容。

1.3 Solaris Containers(Solaris Zones)

2004 年出现的 Solaris Containers 实际上是 Solar

【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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