14、Kubernetes 工具使用全解析

Kubernetes 工具使用全解析

1. 使用 kubectl 运行容器并发送 HTTP 请求

当 DNS 名称可用时,我们可以使用 wget 对其发起 HTTP 请求。以下是具体命令:

kubectl run wget --image=busybox:1.28 --rm -it --restart=Never \
--command -- wget -qO- http://demo:8888

执行该命令后,会输出请求结果,例如 Hello, 世界 ,并且执行完成后 wget Pod 会被删除。

kubectl run 命令常用的标志及其作用如下:
| 标志 | 作用 |
| ---- | ---- |
| --rm | 告知 Kubernetes 删除该命令为附加容器创建的资源,避免占用节点本地存储。 |
| -it | 以交互模式( i )通过终端( t )运行容器,使你能在自己的终端看到容器输出,必要时还能向容器发送按键信息。 |
| --restart=Never | 告知 Kubernetes 跳过容器退出时的自动重启行为,因为我们通常只希望容器运行一次。 |
| --command -- | 指定要运行的命令,而非容器

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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